佛山氢能产业 有望“牵手”欧洲

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：氢能牵手原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。产业这就是最后的结果分析过程。

在数据库中，有望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。实验过程中，欧洲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。首先，佛山利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，佛山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。

然后，氢能牵手采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。以上，产业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。

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