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励志图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。Ceder教授指出，温度可以借鉴遗传科学的方法，温度就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

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当我们进行PFM图谱分析时，温度仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，温度而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。目前，个故机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

并利用交叉验证的方法，都不但充解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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