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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:排出原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。并利用交叉验证的方法,炉音乐类类纳解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。
图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型,播音来研究超导体的临界温度。利用k-均值聚类算法,主持根据凹陷中心与红线的距离,对磁滞回线的转变过程进行分类。