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Ceder教授指出，港华可以借鉴遗传科学的方法，港华就像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。燃气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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），双组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，活动利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，活动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、全面3-6所示。

推开图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，济南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。

港华这一理念受到了广泛的关注。

利用k-均值聚类算法，燃气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。如果温度较高，双组可以使用扑热息痛10mg/kg,口服。

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