文件名称:
Pre-trained-Deep-Learning-Models-For-Rapid-Analysis-Of-Piezoelectric-Hysteresis-Loops-SHO-Fitting-源码
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文件大小: 118mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-31
详细说明：预训练的深度学习模型，用于压电迟滞环SHO拟合的快速分析
近十年来，基于带激励压电响应力的开关光谱（BEPS）被用于表征具有纳米级分辨率的材料的铁电开关和动态机电响应。 该技术的关键输出之一是压电磁滞回线的高光谱图像，其中在每个像素位置都有一个或多个磁滞回线。 正确分析这些实验数据所需的挑战和奉献精神扼制了BEPS的影响和广泛使用。 为了简化从这些数据集中提取信息的方法，通常的方法是将压电磁滞回线拟合到经验函数，以对回线进行参数化。 该技术有几个缺点：
它占用大量计算资源，需要24小时以上才能在具有并行处理功能的单个工作站上处理单个实验。 它高度依赖于先前的估算，而这些估算难以计算以确保优化接近全局最小值。 它无法适应在压电磁滞回线中观察到的一些复杂特征。
在另一种方法中，研究人员已应用机器学习算法（包括主成分分析，聚类算法和非负矩阵分解）来统计地解决此问题。 这些算法受到线性约束，计
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