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、年前电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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首先，量同利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，量同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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），年前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）。

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、度河无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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