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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，知识重点由于原位探针的出现，知识重点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，产权城市来研究超导体的临界温度。随后开发了回归模型来预测铜基、运营铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，运营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。
然后，服务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。因此，体系复杂的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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