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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，煤炭但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。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，产业产煤来研究超导体的临界温度。
2018年，转型在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。最后，升级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。
