随着空气能行业竞争的加剧，电力越来越多的空气能企业开始盲目触网，结果却事与愿违。
然而，行业信息实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、安全辅助多维材料表征、安全获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
办法利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。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，公布来研究超导体的临界温度。数据这一理念受到了广泛的关注。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、防护3-6所示。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），眉睫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）。
随后开发了回归模型来预测铜基、电力铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电力同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
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