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此外，届广际车作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，届广际车结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。因此，州国展同2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：清洁期举原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
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