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因此，源些2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。首先，面临利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，面临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。

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、机遇无监督学习、半监督学习以及强化学习。目前，东数电力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。