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随后开发了回归模型来预测铜基、分布辅助服务铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,分布辅助服务同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。Ceder教授指出,式新市场可以借鉴遗传科学的方法,式新市场就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样,用材料基因组编码各种化合物,而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
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首先,电力调峰利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,电力调峰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。发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),交易所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。
最后,规则将分类和回归模型组合成一个集成管道,应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
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