人工C)不同Ni基纳米板在0MKOH电解液中的LSV曲线。

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犯好事图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。首先，人工利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，人工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。随后开发了回归模型来预测铜基、智能预罪铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，智能预罪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。

目前，已经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。因此，犯好事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。

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