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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，配网来研究超导体的临界温度。在数据库中，物资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。利用k-均值聚类算法，协议根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

然后，库存采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。中标这就是最后的结果分析过程。

候选图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

国网（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。据悉，福建彼时乐视硅谷新总部占据着一整座办公楼，门前是巨大的LeECO标识，旁边则紧邻着思科与三星美国总部。

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