深度學習算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、海新卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等[3]。單晶多晶的電子衍射花樣你都了解嗎?本文由材料人專欄科技顧問溪蓓供稿,牧歌材料人編輯部Alisa編輯。那么在保證模型質(zhì)量的前提下,拔海建立一個精確的小數(shù)據(jù)分析模型是目前研究者應該關(guān)注的問題,拔海目前已有部分研究人員建立了小數(shù)據(jù)模型[10,11],但精度以及普適性仍需進一步優(yōu)化驗證。

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當我們進行PFM圖譜分析時,海新僅僅能表征a1/a2/a1/a2與c/a/c/a之間的轉(zhuǎn)變,海新而不能發(fā)現(xiàn)a1/a2/a1/a2內(nèi)的反轉(zhuǎn),因此將上述降噪處理的數(shù)據(jù)、凸殼曲線以及k-均值聚類的方法結(jié)合在一起進行分析,發(fā)現(xiàn)了a1/a2/a1/a2內(nèi)的結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變機制。

牧歌(e)分層域結(jié)構(gòu)的橫截面的示意圖。利用k-均值聚類算法,拔海根據(jù)凹陷中心與紅線的距離,對磁滯回線的轉(zhuǎn)變過程進行分類。

此外,起牧隨著機器學習的不斷發(fā)展,深度學習的概念也時常出現(xiàn)在我們身邊。首先,場耕構(gòu)建帶有屬性標注的材料片段模型(PLMF):將材料的晶體結(jié)構(gòu)分解為相互關(guān)聯(lián)的拓撲片段,表示結(jié)構(gòu)的連通性。

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