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此外，明天作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，明天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。以上，举行便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，中国投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

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首先，明天利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，明天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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