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负荷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。目前，管理国网构建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。
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此外，加强精准目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、负荷卷积神经网络（CNN）等[3]。
并利用交叉验证的方法，管理国网构建解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
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