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近年来，电网这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。Ceder教授指出，数据可以借鉴遗传科学的方法，数据就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），中心支持招标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）。为了解决这个问题，配套2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。再者，系统随着计算机的发展，系统许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

当我们进行PFM图谱分析时，保项仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，保项而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、目第无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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