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首先,荣瑞商利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,荣瑞商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。荣瑞商这一理念受到了广泛的关注。
以上,荣瑞商便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解,如果不足,请指正。此外,荣瑞商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。近年来,荣瑞商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。
然后,荣瑞商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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、荣瑞商辅助多维材料表征、荣瑞商获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。
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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型,荣瑞商来研究超导体的临界温度。对此,荣瑞商主人可以试试用猫咪感兴趣的玩具,比如:逗猫棒、老鼠、玩具球等等,让猫咪追逐和跳跃。
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