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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型,开工来研究超导体的临界温度。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验,湖南汉兴合智慧但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
电力电综机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。另外7个模型为回归模型,株洲预测绝缘体材料的带隙能(EBG),株洲体积模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜温度(θD),定压热容(CP),定容热容(Cv)以及热扩散系数(αv)。
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