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首先，款电构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。因此，应裙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。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，推出但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。基于此，款电本文对机器学习进行简单的介绍，款电并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，应裙它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

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，推出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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），款电所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

在数据库中，应裙根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

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，推出来研究超导体的临界温度定价为1000，款电1600，2200三种等级，根据制图难度评判定价。

应裙 联系我们联系电话：010-82810279业务咨询请联系：微信iceshigu或QQ3419043216。4、推出以上图形绘制相关软件个性化培训，包含1对1、小班培训，灵活安排。

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