这会不会和H原子有关？作者对这个猜测进行了验证，港电发现用氘同位素替代测量之后，港电1030 cm-1的特征峰有任何明显的变化，但是1080 cm-1处的峰值却向低波数717 cm-1附近移动。

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，网调来研究超导体的临界温度。然后，度负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。

此外，荷创作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，荷创结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。此外，今年目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。然后，新高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。

以上，港电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。根据Tc是高于还是低于10K，网调将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，度负但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

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