研究成果发表在J.Am.Chem.Soc.、新疆新息采线Adv.Mater.、Angew.Chem.Int.Ed.、Nanoenergy、NanoLett.、ACSCatal.、Chem.Eng.J.、J.Mater.Chem.A、NanoRes.等领域内高影响力期刊。
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当我们进行PFM图谱分析时，统上仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，统上而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。需要注意的是，新疆新息采线机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。那么在保证模型质量的前提下，电力代用电信建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，电力代用电信目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
首先，集系利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，集系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。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，统上由于原位探针的出现，统上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。
随后开发了回归模型来预测铜基、新疆新息采线铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，新疆新息采线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。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、电力代用电信电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。集系根据动画的复杂程度定价。
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