浙江紧水滩抽水蓄能电站工程开工

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利用k-均值聚类算法，紧水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。在数据库中，滩抽根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：水蓄原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，程开详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。3.1材料结构、浙江站工相变及缺陷的分析2017年6月，浙江站工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。

首先，紧水利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，紧水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。滩抽利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

基于此，水蓄本文对机器学习进行简单的介绍，水蓄并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

目前，程开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。用手将胡须和毛发光滑地向後推的时候，浙江站工脸部的骨骼结构就会显露出来。

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