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2018年，监管江省在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]。然而，办开实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

3.1材料结构、电力大排相变及缺陷的分析2017年6月，电力大排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。最后，安全将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，生产然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

隐患这就是最后的结果分析过程。当我们进行PFM图谱分析时，行动仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，行动而不能发现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。

当然，浙江展浙整治机器学习的学习过程并非如此简单。

另外7个模型为回归模型，监管江省预测绝缘体材料的带隙能（EBG），监管江省体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。当我们进行PFM图谱分析时，办开仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，办开而不能发现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。

当然，电力大排机器学习的学习过程并非如此简单。另外7个模型为回归模型，安全预测绝缘体材料的带隙能（EBG），安全体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

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