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目前,品兼机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。并利用交叉验证的方法,容互认证解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、远光卷积神经网络(CNN)等[3]。
根据Tc是高于还是低于10K,金山将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。Ceder教授指出,成产可以借鉴遗传科学的方法,成产就像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。
然后,品兼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。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来,容互认证由于原位探针的出现,容互认证使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。投稿以及内容合作可加编辑微信:远光RDD-2011-CHERISH,任丹丹,我们会邀请各位老师加入专家群。
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