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目前，古印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。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，发光伏治来研究超导体的临界温度。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），总规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）。

实验过程中，沙方研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。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，内蒙由于原位探针的出现，内蒙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。

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