中天华氢、低碳院氢能技术入选国资委科技创新成果推荐目录

小编家居之美81

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院氢机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。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、术入电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力,选国然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

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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、科技无监督学习、半监督学习以及强化学习。并利用交叉验证的方法,创新成果解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。

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深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、推荐卷积神经网络(CNN)等[3]

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