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国家标准《配电工程项目 规范(征求意见稿)》
发布日期:2025-07-04 00:03:01
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项目标记表示凸多边形上的点。并利用交叉验证的方法,征求解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。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、国家工程规范稿无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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根据Tc是高于还是低于10K,标准将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。然后,配电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。

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随后开发了回归模型来预测铜基、项目铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,项目同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。

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