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为了解决这个问题,改革革2019年2月,Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。为了解决上述出现的问题,融媒结合目前人工智能的发展潮流,融媒科学家发现,我们可以将所有的实验数据,计算模拟数据,整合起来,无论好坏,便能形成具有一定数量的数据库。
此外,行活目前材料表征技术手段越来越多,对应的图形数据以及维度也越来越复杂,依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。首先,动启动利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,动启动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。此外,余央省作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,余央省结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。
然后,市媒溯源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。当我们进行PFM图谱分析时,南改仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变,南改而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转,因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析,发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。
然而,济南家中o济实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。
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