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另外7个模型为回归模型，小题预测绝缘体材料的带隙能（EBG），小题体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，源于投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

随后开发了回归模型来预测铜基、小题铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，小题同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。源于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。小题图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。

那么在保证模型质量的前提下，源于建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，源于目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。因此，小题复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

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