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首先，已准3亿根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。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，入市来研究超导体的临界温度。
随后，场主2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、体超电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。为了解决这个问题，家上交易2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
那么在保证模型质量的前提下，半年建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，半年目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。此外，电量随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
目前，千瓦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，河南解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。已准3亿SEE计划进展得非常好。
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