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惯感觉图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。以上，次接触新便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。当我们进行PFM图谱分析时，民币仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，民币而不能发现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。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：微信网友原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。支付（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
宝用版人标记表示凸多边形上的点。
惯感觉（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。次接触新d.SHMT对50ppm和400ppm乙醇的响应/恢复曲线。
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支付图2.HMT的结构表征a,b.为HMT的SEM图。宝用版人f.金属氧化物基气敏材料的性能对比图。
