未来电力的底线：大数据和物联网

我将辞邓林，电力的底刷羽蒙笼枝。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，数据投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。并列第二的是纳米材料和高分子材料，和物分别有15人次。

从以上统计结果可以看出，联网在杰青和优青的评定名单中，材料人出现的频率都是很高的。拥有3人次的研究机构分别为复旦大学、电力的底同济大学、华东理工大学、北京科技大学和北京航空航天大学。图三.杰青研究领域分布统计众所周知，数据纳米、电子和能源领域一直是今年来的研究热门领域。

排在第六位的是金属材料，和物共有9人次。图二.优青的研究机构分布从统计结果中可以看出优青的研究机构分布和杰青略有不同，联网他的研究机构分布更加多元。

杰青和优青的研究机构分布通过对入选名单进行分类和统计，电力的底我们总结了2019年度新科杰青和优青的研究机构分布。

而优青部分，数据共有625人入选，材料领域的入选人共有105人次，占总人数的16.8%。和物图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

在数据库中，联网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。利用k-均值聚类算法，电力的底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。

首先，数据利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，数据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。和物图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。