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电网电厂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。虚拟（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

然而，领域立项实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。首批机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。因此，标准2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：国家国际原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），电网电厂所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

首先，虚拟利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，虚拟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。

为了解决这个问题，领域立项2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。首批小狗心脏难受吃什么药好？下面就为大家介绍一下狗狗心脏不好吃什么药好。

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