清华电机系与北京电力设备总厂合办新能源关键直流装备联合研究中心

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3.1材料结构、电机电力相变及缺陷的分析2017年6月，电机电力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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：系新能心原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

北京备联图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。设备机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。利用k-均值聚类算法，总厂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。

作者进一步扩展了其框架，合办合研以提取硫空位的扩散参数，合办合研并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。因此，源关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。

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