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绝缘技术仿真：多物理场耦合仿真_（15）.绝缘技术仿真中的人工智能与机器学习应用.docx

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    绝缘技术仿真中的人工智能与机器学习应用

    在绝缘技术仿真领域，人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用已经变得越来越普遍。这些技术可以帮助工程师和研究人员更准确地预测绝缘材料的性能，优化设计，减少实验次数，从而节省时间和成本。本节将详细介绍如何在多物理场耦合仿真中应用人工智能和机器学习技术，包括数据准备、模型训练、预测和优化等步骤。

    1.数据准备

    1.1数据收集

    数据收集是机器学习应用中至关重要的一步。在绝缘技术仿真中，我们需要收集各种与绝缘材料性能相关的数据。这些数据可以来自实验、仿真结果、历史记录等。常见的数据类型包括：

    材料属性：如介电常数、击穿

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