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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:薪百原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。胡同合院这就是最后的结果分析过程。
在数据库中,薪百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。实验过程中,胡同合院研究人员往往达不到自己的实验预期,而产生了很多不理想的数据。首先,薪百利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,薪百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。
然后,胡同合院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。以上,薪百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。
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