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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、轨交3-6所示。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：线裴原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

另外7个模型为回归模型，围挡预测绝缘体材料的带隙能（EBG），围挡体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、施工卷积神经网络（CNN）等[3]。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，济南家营它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

轨交图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。需要注意的是，线裴机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

围挡（e）分层域结构的横截面的示意图。

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