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此外,电力作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,电力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。在数据库中,配电根据材料的某些属性可以建立机器学习模型,便可快速对材料的性能进行预测,甚至是设计新材料,解决了周期长、成本高的问题。
随后,网故2011年夏天,奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI),该计划在材料科学中掀起了一场革命。基于此,障信本文对机器学习进行简单的介绍,障信并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述,根据前人的观点,总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势,以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。息统析系线这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
以上,计分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。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展,统正它是机器学习的第二个阶段--深层学习,深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
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