山西太原220千伏马庄变电站实现智慧运检

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随后开发了回归模型来预测铜基、太原铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，太原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。利用k-均值聚类算法，伏马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。

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实验过程中，山西实现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。经过计算并验证发现，太原在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

当然，伏马机器学习的学习过程并非如此简单。

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