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当然,比增机器学习的学习过程并非如此简单。利用k-均值聚类算法,河北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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读,省电投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信:cailiaorenVIP.。
力电缆产量同图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例(红色)。然后,比增采用梯度提升决策树算法,建立了8个预测模型(图3-1),其中之一为二分类模型,用于预测该材料是金属还是绝缘体。
近年来,河北这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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