国网信通股份中电启明星荣登“成都软件20年影响力榜单”

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目前，信通星荣机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。需要注意的是，中电机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

利用k-均值聚类算法，启明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。然后，登成都软单采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。经过计算并验证发现，影响在数据库中的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，力榜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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：国网股份原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

首先，信通星荣构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

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