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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，动全o登来研究超导体的临界温度。就是针对于某一特定问题，国日建立合适的数据库，国日将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

随后开发了回归模型来预测铜基、照环兆文铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，照环兆文同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。为了解决这个问题，卫大晚2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。2018年，爷袁央视元宵在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，秒感但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。首先，动全o登利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，动全o登降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，国日由于数据的数量和维度的增大，国日使得手动非原位分析存在局限性。

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