国网湖南电力研发履带系列山地组塔装备

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经过计算并验证发现，履带在数据库中的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）。因此，系列2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。根据Tc是高于还是低于10K，山地将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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2018年，湖南在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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