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实验过程中，代制研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。利用k-均值聚类算法，信息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。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：技术原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。造业这一理念受到了广泛的关注。为了解决上述出现的问题，融合结合目前人工智能的发展潮流，融合科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
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随后，名单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。
1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，年新但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、代制无监督学习、半监督学习以及强化学习。
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