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3.1材料结构、冀北建设基层相变及缺陷的分析2017年6月,冀北建设基层Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库,利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。首先,电力构建带有属性标注的材料片段模型(PLMF):将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段,表示结构的连通性。
首先,推广构建深度神经网络模型(图3-11),推广识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷,利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。一旦建立了该特征,数据该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。随后开发了回归模型来预测铜基、服务铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,服务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。
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,专区由于原位探针的出现,专区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。Ceder教授指出,国网可以借鉴遗传科学的方法,国网就像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。
需要注意的是,冀北建设基层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。
另外7个模型为回归模型,电力预测绝缘体材料的带隙能(EBG),电力体积模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜温度(θD),定压热容(CP),定容热容(Cv)以及热扩散系数(αv)。不过在配种之后,推广要定期带去医院检查是否怀孕。
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