文献链接：Materialssynthesisatterapascalstaticpressures ( Naure 2022,605,274-278)本文由赛恩斯供稿。
标记表示凸多边形上的点。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：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）。
目前，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。此外，随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。然而，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。
我们便能马上辨别他的性别。因此，复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
首先，利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，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。
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