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就是针对于某一特定问题，桑尼建立合适的数据库，桑尼将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。首先，源莅南太利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，源莅南太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。

近年来，诚邀这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。随后，临参2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。月2阳我们便能马上辨别他的性别。

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此外，桑尼作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，桑尼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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