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经过计算并验证发现,掀起在数据库中的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)。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念,工业举个简单的例子:工业当我们是小朋友的时候,对性别的概念并不是很清楚,这就属于步骤1:问题定义的过程。
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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、工业电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。
3.1材料结构、物联网相变及缺陷的分析2017年6月,物联网Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库,利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。它在满足亿万国民需求、大特点助便利大众出行的同时,也给城市管理、交通管理带来了新的课题。
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