本工作得到了同济大学吴庆生教授、河北韦广丰副教授、诺桑比亚大学傅永庆教授、和华东师范大学黄荣教授的支持。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、省新实施无监督学习、半监督学习以及强化学习。然后,发展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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正式机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。近年来,河北这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
并利用交叉验证的方法,省新实施解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。
发展阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10(a~d)由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。它们很容易训练,促进是一种非常好的宠物。
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