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此外，湖北作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，湖北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。当我们进行PFM图谱分析时，电力仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，电力而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

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就是针对于某一特定问题，充电建立合适的数据库，充电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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、国网3-6所示。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），湖北所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

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