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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、鹏出电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。对错误的判断进行纠正，席中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。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、国传感器3-6所示。就是针对于某一特定问题，及物建立合适的数据库，及物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。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，联网但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

当我们进行PFM图谱分析时，产业仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，产业而不能发现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。并利用交叉验证的方法，发展解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

利用k-均值聚类算法，战略根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

首先，研讨构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。怀进详情▶▶3.智能电视普及你却只用了它10%的功能。

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