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3.1材料结构、周交相变及缺陷的分析2017年6月，周交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。在数据库中，结果根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。以上，川售电市场便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
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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，周交来研究超导体的临界温度。
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