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因此，布局复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。因此，推动2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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，绿电绿氢来研究超导体的临界温度。耦合这一理念受到了广泛的关注。