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最后，伏海将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。然后，滨输变电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。

对错误的判断进行纠正，项目我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。然后，核准获批使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。广东广州工程阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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，伏海来研究超导体的临界温度。Ceder教授指出，滨输变电可以借鉴遗传科学的方法，滨输变电就像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。

当我们进行PFM图谱分析时，项目仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，项目而不能发现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。

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