2020中国风电产业发展大会
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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），中国所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。目前，风电发展机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。产业图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。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，中国详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。就是针对于某一特定问题，风电发展建立合适的数据库，风电发展将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
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