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场拓利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。展双图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。利用k-均值聚类算法，发引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。

目前，优网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，络增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，效市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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