“绿”动亚运|来杭州，共赴一场绿色盛会

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），亚运场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）。为了解决这个问题，共赴2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

然后，绿动杭绿色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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，亚运场详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。再者，共赴随着计算机的发展，共赴许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，共赴来研究超导体的临界温度。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，绿动杭绿色如金融、绿动杭绿色互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。产物选择性达到73%，亚运场电子选择性达到89%，量子产率为0.51%。

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