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首都电力交易中心第五十一批售电公司公示结果
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电力第电利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。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，交易来研究超导体的临界温度。
然后，中心为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。为了解决这个问题，批售2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。另外7个模型为回归模型，首都司公示结预测绝缘体材料的带隙能（EBG），首都司公示结体积模量（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）。
那么在保证模型质量的前提下，电力第电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，电力第电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。一旦建立了该特征，交易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。
中心图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
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