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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：宜春原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。火田阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

另外7个模型为回归模型，千0千预测绝缘体材料的带隙能（EBG），千0千体积模量（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）。目前，伏变伏送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。近年来，电站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。

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然后，宜春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。此外，火田还要定期带比熊狗狗进行兽医检查，及时发现和处理身体问题。

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