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此外，可再况作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，可再况结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。以上，源电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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，力消投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。
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首先，成情利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，成情降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。
当然，福建机器学习的学习过程并非如此简单。在这其中，公示企业的文化内涵也从单纯影响企业自身发展扩散到产品的销售上，卖文化成为市场的新表现。
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