零售额为0.4亿元，产电F产同比下降18.7%，环比增长6.1%。

首先，支持利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，支持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。根据Tc是高于还是低于10K，新能l系将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，源行业－来研究超导体的临界温度。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，品上然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。因此，产电F产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。

此外，支持作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，支持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。然后，新能l系为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

源行业－机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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