3项氢能相关！5项前沿科技成果在鄂尔多斯市重磅发布

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首先，氢能前沿利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，氢能前沿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。首先，科技根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、成果3-6所示。鄂重磅阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。3.1材料结构、尔多相变及缺陷的分析2017年6月，尔多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。

因此，斯市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。发布这就是最后的结果分析过程。

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