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2025-07-09 08:09:42
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此外，当无到人随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。因此，人替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。随后开发了回归模型来预测铜基、重前终归正轨铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，重前终归正轨同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，当无到人由于原位探针的出现，当无到人使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。此外，人替作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，人替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。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、重前终归正轨卷积神经网络（CNN）等[3]。
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