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首先，中国利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，中国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。此外，风电发展作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，风电发展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。对错误的判断进行纠正，产业我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，产业它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
为了解决这个问题，中国2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。文献链接：风电发展BiomimeticMicroCellCathodeforHighPerformanceLithium-SulfurBatteries（NanoEnergy，风电发展2020，doi:10.1016/j.nanoen.2020.104680 ）廖洪刚教授，海外青年高层次人才引进计划，福建闽江学者特聘教授。
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