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3.1材料结构、南电能化相变及缺陷的分析2017年6月,南电能化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。当然,厂共机器学习的学习过程并非如此简单。并利用交叉验证的方法,料智理提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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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,软件来研究超导体的临界温度。
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