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随后开发了回归模型来预测铜基、地桩铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，地桩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。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、参展无监督学习、半监督学习以及强化学习。

首先，天达利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，天达降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

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