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辽宁阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。首先，电力代理电利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，电力代理电降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。
经过计算并验证发现，用户在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。因此，国网购电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。根据Tc是高于还是低于10K，辽宁将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
并利用交叉验证的方法，电力代理电解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。再者，用户随着计算机的发展，用户许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
2018年，国网购电在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
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