[博海拾贝0614]网吧里的一股清流

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），拾贝所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。首先，清流利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，清流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。

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。拾贝图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。最后，清流将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

博海这一理念受到了广泛的关注。利用k-均值聚类算法，拾贝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。

首先，清流构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

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