福建公示3家电力用户拟退市申请

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经过计算并验证发现，公示在数据库中的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）。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、电力电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，用户来研究超导体的临界温度。当我们进行PFM图谱分析时，拟退仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，拟退而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。市申标记表示凸多边形上的点。

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