图4.MSCs的集成与功率密度特性(a)单个器件、汇总串联、并联的器件在10mVs-1的CV曲线。

经过计算并验证发现，全国在数据库中的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，各省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。

另外7个模型为回归模型，销售预测绝缘体材料的带隙能（EBG），销售体积模量（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）。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，盘点排行由于原位探针的出现，盘点排行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。汇总图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，全国详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。3.1材料结构、各省相变及缺陷的分析2017年6月，各省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。

销售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。

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