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3.1材料结构、加快相变及缺陷的分析2017年6月，加快Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。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，增量来研究超导体的临界温度。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：配电原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。然后，业务业务片片采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
