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然后,电力电为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征,构建图3-8所示的凸结构曲线。交易标记表示凸多边形上的点。
在数据库中,中心作根据材料的某些属性可以建立机器学习模型,便可快速对材料的性能进行预测,甚至是设计新材料,解决了周期长、成本高的问题。开展图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例(红色)。利用k-均值聚类算法,年售根据凹陷中心与红线的距离,对磁滞回线的转变过程进行分类。
此外,司履Butler等人在综述[1]中提到,量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误,那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。基于此,约保本文对机器学习进行简单的介绍,约保并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述,根据前人的观点,总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势,以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
需要注意的是,险收机器学习的范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。
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