顺控设备时代f)FLPT-S的TEM图像以及相应的元素分布图。

首先，开启利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，开启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。另外7个模型为回归模型，电网预测绝缘体材料的带隙能（EBG），电网体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

然而，秒速实验产生的数据量、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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、操作辅助多维材料表征、操作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。此外，顺控设备时代作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，顺控设备时代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。

3.1材料结构、开启相变及缺陷的分析2017年6月，开启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。在数据库中，电网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。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，秒速它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

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