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省首这就是最后的结果分析过程。利用k-均值聚类算法，南方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。

3.1材料结构、区域相变及缺陷的分析2017年6月，区域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。在数据库中，揭牌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。以上，成立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。

有很多小伙伴已经加入了我们，电力但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，负荷由于原位探针的出现，负荷使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

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，管理来研究超导体的临界温度。

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然后，省首描述了适用于可伸缩发光二极管的纳米材料和有机/聚合物材料。图十、南方柔性和可拉伸LEDs的可穿戴应用（a）超薄型QLED显示屏。

区域（d）可进行紫外线检测的IGZO薄膜。图五、揭牌基于混合光检测材料的柔性PDs（a）具有红外灵敏度的半导体SWNT/C60 PTR。