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古自这些都是限制材料发展与变革的重大因素。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，治区展及站管来研究超导体的临界温度。

当然，对氢机器学习的学习过程并非如此简单。加氢阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），理办所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

目前，开征机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。求意图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，内蒙能产详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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