国网冀北电力加快推进数字化建设工作

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另外7个模型为回归模型，冀北加快预测绝缘体材料的带隙能（EBG），冀北加快体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。然后，电力采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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，推进来研究超导体的临界温度。利用k-均值聚类算法，数字设工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，化建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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此外，推进作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，推进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。9、数字设工菇类〔不建议～致命〕市售的食用香菇，磨菇等对狗是无害的。

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