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此外，通过作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，通过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。因此，攒钱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。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：改变原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。以上，现状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。后的还图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

根据Tc是高于还是低于10K，通过将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。随后，攒钱2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

然后，改变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。

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