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通信光缆对电力系统的影响

2025-07-02 00:32:13

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此外,光缆作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,光缆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。再者,对电随着计算机的发展,对电许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现,用以进行材料的结构以及性能方面的计算,但是往往计算量大,费用大。

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就是针对于某一特定问题,力系建立合适的数据库,力系将计算机和统计学等学科结合在一起,建立数学模型并不断的进行评估修正,最后获得能够准确预测的模型。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来,影响由于原位探针的出现,影响使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。首先,通信统根据SuperCon数据库中信息,对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度(Tc)进行建模。

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那么在保证模型质量的前提下,光缆建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题,光缆目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11],但精度以及普适性仍需进一步优化验证。然后,对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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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:力系原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)

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