在电催化过程中，蒙电蒙在催化剂|溶液界面存在双电层（Helmholtzlayer,HL）。
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当我们进行PFM图谱分析时，有限仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，有限而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。并利用交叉验证的方法，成立解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、蒙电蒙卷积神经网络（CNN）等[3]。
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