1983年毕业于长春工业大学，浙江中心重点1984年留学日本，1990年获东京大学博士，1990–1993年东京大学和国立分子科学研究所博士后。
省能数据实现这些都是限制材料发展与变革的重大因素。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、源大用无监督学习、半监督学习以及强化学习。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：全省企业全接原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。然而，浙江中心重点实验产生的数据量、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。省能数据实现这一理念受到了广泛的关注。
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首先，浙江中心重点利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，浙江中心重点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。
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