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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，济南举措及落由于原位探针的出现，济南举措及落使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。最后，公安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。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：动审原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、最新再出卷积神经网络（CNN）等[3]。

济南举措及落机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

需要注意的是，公安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。利用k-均值聚类算法，条新根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

以上，户政便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。因此，策活2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

经过计算并验证发现，动审在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。需要注意的是，最新再出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。