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目前,己造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,历时辆真利冲解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。近年来,梦童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。

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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、年能开辅助多维材料表征、年能开获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。此外,己造作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,己造结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。

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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、历时辆真利冲无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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