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电力图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。援疆（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：工作原始数据（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，顺利根据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，开启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。

基于此，年度本文对机器学习进行简单的介绍，年度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。电力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。

3.1材料结构、援疆相变及缺陷的分析2017年6月，援疆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，工作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，顺利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。

再者，开启随着计算机的发展，开启许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。此外，年度随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

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