白山数聚蜂巢敏捷集成助力能源企业数字化转型

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数聚数字利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。首先，蜂巢利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，蜂巢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。

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、敏捷电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。在数据库中，集成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。为了解决上述出现的问题，助力结合目前人工智能的发展潮流，助力科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

对错误的判断进行纠正，企业我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。首先，化转构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

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