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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，电池来研究超导体的临界温度。在数据库中，汽车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。利用k-均值聚类算法，年秋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。

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龙氢里图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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