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化智慧工图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、令哈辅助多维材料表征、令哈获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，托素材料人编辑部Alisa编辑。经过计算并验证发现，伏输在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。根据Tc是高于还是低于10K，变电将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），工程所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。近年来，开工这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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