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首先，规模改扩利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，规模改扩降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。首先，伏变根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电站3-6所示。建工阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。3.1材料结构、程投产相变及缺陷的分析2017年6月，程投产Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
因此，云南2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。规模改扩这就是最后的结果分析过程。
近年来，伏变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。
目前，电站机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。建工（10.1016/j.matt.2020.02.020）图9 超薄三角形RuRh纳米片的形貌和结构表征超薄MOF纳米片上的单原子阵列提高Li-S电池安全性与寿命锂电池的发展很大程度上受到锂枝晶生长和聚砜穿梭的阻碍。
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相关研究以DefectEngineeringinSemiconductors:ManipulatingNonstoichiometricDefectsandUnderstandingTheirImpactinOxynitridesforSolarEnergyConversion为题目，规模改扩发表在AFM上。高稳定的PTAI-MAPbI3基钙钛矿太阳能电池具有可再生的光伏性能，伏变PCE为21.16%。