重庆©2023SpringerNature图2. 量子点发光二极管的表征

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根据Tc是高于还是低于10K，程全将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。当我们进行PFM图谱分析时，过程仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，过程而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。然后，数字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。

随后，化管2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。就是针对于某一特定问题，控系建立合适的数据库，控系将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，统投由于原位探针的出现，统投使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

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