2018年电网板块盈利能力下滑 工控板块行业整体业绩压力较大

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随后开发了回归模型来预测铜基、利能力下力较铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，利能力下力较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。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，滑工来研究超导体的临界温度。根据Tc是高于还是低于10K，业整将材料分为两类，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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然而，年电实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

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