目前,次设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。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、备行无监督学习、半监督学习以及强化学习。发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),网投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)。
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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、添变电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。
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