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国内高铁钢板阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。纪录济郑图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。

利用k-均值聚类算法，全线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。然后，最重装完采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，梁吊举个简单的例子：梁吊当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

首先，创造成利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，创造成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。我在材料人等你哟，国内高铁钢板期待您的加入。

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

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），全线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）。这项工作不仅为团队提供了一种有吸引力的2e- ORR催化材料，最重装完而且将为设计具有超亲水性和增强2e- ORR活性的O2捕集的三相界面开辟了新途径。

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图4DFT计算a）AGNR和ZGNR的原子结构，国内高铁钢板其SW缺陷相对于边缘的不同位置。它们的超亲水性纳米空腔有助于在缺陷活性位点周围捕集O2和水电解质，纪录济郑提供丰富的三相界面。