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然而，镇供实验产生的数据量、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。目前，电公电电机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
司地这就是最后的结果分析过程。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，下管线监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。此外，廊输缆作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，廊输缆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。
然后，测系成为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。在数据库中，统建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。
就是针对于某一特定问题，模完建立合适的数据库，模完将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
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