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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、电力无监督学习、半监督学习以及强化学习。3.1材料结构、风电相变及缺陷的分析2017年6月，风电Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
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根据Tc是高于还是低于10K，业领将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。实验过程中，国电管理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。
电力图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
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