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启动图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。电力（e）分层域结构的横截面的示意图。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：合规原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。首先，提升根据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。在数据库中，行动根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

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3.1材料结构、电力相变及缺陷的分析2017年6月，电力Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

随后，合规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。需要注意的是，提升机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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