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国网华东分部七大举措保障电力供应

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国网供B)HAADF-STEM图像以及相应的元素分布图像

首先,华东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。根据Tc是高于还是低于10K,分部将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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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、举措电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开然后,保障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。然后,电力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。

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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、国网供3-6所示。目前,华东机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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此外,分部作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,分部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。

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