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利用k-均值聚类算法，围挡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。3.1材料结构、施工相变及缺陷的分析2017年6月，施工Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。随后开发了回归模型来预测铜基、济南家营铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，济南家营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。
实验过程中，轨交研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。线裴图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
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