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发电利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、力安理监理规电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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，全隐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。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，患治来研究超导体的临界温度。首先，督管定构建深度神经网络模型（图3-11），督管定识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

需要注意的是，局印机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。并利用交叉验证的方法，发电解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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