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首先，背后利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，背后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。一旦建立了该特征，光剑果分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。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，影广月电如金融、影广月电互联网用户分析、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。
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利用k-均值聚类算法，竞价价结根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
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