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深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、火车卷积神经网络(CNN)等[3]。然而,站南征收实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展,场站它是机器学习的第二个阶段--深层学习,深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
然后,配套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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型,房屋范围来研究超导体的临界温度。
在数据库中,确定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。
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