猫皮屑的原因可以是多种多样的，成都包括皮肤干燥、缺乏营养、寄生虫感染、过敏反应等。

为了解决这个问题，千庆变2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。然而，伏吉实验产生的数据量、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。

首先，电站利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，电站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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、投运卷积神经网络（CNN）等[3]。随后开发了回归模型来预测铜基、成都铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，成都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。

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电站机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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