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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，想打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。首先，博海利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，博海降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。当然，拾贝机器学习的学习过程并非如此简单。

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，木棍来研究超导体的临界温度。基于此，想打本文对机器学习进行简单的介绍，想打并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、博海3-6所示。

然后，拾贝使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、木棍卷积神经网络（CNN）等[3]。

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随后开发了回归模型来预测铜基、拾贝铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，拾贝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。实验过程中，木棍研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。