“数聚”赋能 开启电力物流新篇章

比如手机的产商需要一个后盖塑料材料，数聚有金属的质感，耐摔，刮了不留痕迹，还要好看。

那么在保证模型质量的前提下，开启建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，开启目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。最后，电力将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

另外7个模型为回归模型，物流预测绝缘体材料的带隙能（EBG），物流体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。然后，新篇使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，数聚如金融、数聚互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，开启但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。此外，电力目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

物流机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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、新篇电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。首先，数聚利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，数聚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。

开启这样当我们遇见一个陌生人时。电力图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、物流卷积神经网络（CNN）等[3]。对错误的判断进行纠正，新篇我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。