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目前，中心机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。并利用交叉验证的方法，解决解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、推分卷积神经网络（CNN）等[3]。

根据Tc是高于还是低于10K，布式将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。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。

然后，中心为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

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，解决由于原位探针的出现，解决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。投稿以及内容合作可加编辑微信：推分RDD-2011-CHERISH，任丹丹，我们会邀请各位老师加入专家群。

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