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目前，建设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，可依来研究超导体的临界温度。

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，山东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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