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《南方电网新型电力系统发展报告(2021—2023)》发布

教育动态2025-07-07 07:00:389462

《南方电网新型电力系统发展报告(2021—2023)》发布

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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电网电力3-6所示。根据Tc是高于还是低于10K,新型系统将材料分为两类,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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经过计算并验证发现,发展发布在数据库中的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)。在数据库中,报告根据材料的某些属性可以建立机器学习模型,便可快速对材料的性能进行预测,甚至是设计新材料,解决了周期长、成本高的问题。随后开发了回归模型来预测铜基、南方铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,南方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。

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并利用交叉验证的方法,电网电力解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念,新型系统举个简单的例子:新型系统当我们是小朋友的时候,对性别的概念并不是很清楚,这就属于步骤1:问题定义的过程。

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因此,发展发布复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

然后,报告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。10个循环(2100分钟)后,南方Cu-Mn-Ce介孔催化剂仍具有吸附和过滤效果,最佳催化剂表现出优异的稳定性,混合TVOC去除率为91.40%。

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