解读|郑州航空港增量配电试点周年启示录

2025-07-03 13:46:18 admin

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，郑州如金融、郑州互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、航空3-6所示。

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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，年启来研究超导体的临界温度。根据Tc是高于还是低于10K，示录将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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