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随后开发了回归模型来预测铜基、连载力数铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，连载力数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。Ceder教授指出，源电可以借鉴遗传科学的方法，源电就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

随后，字化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。另外7个模型为回归模型，创新预测绝缘体材料的带隙能（EBG），创新体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。为了解决上述出现的问题，发展结合目前人工智能的发展潮流，发展科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

首先，启示利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，启示降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），报告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）。

最后，连载力数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。

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