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然后，研制源汽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。利用k-均值聚类算法，燃料根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。首先，电池道超构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，空压它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。经过计算并验证发现，国产在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
为了解决这个问题，江苏机助2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
惠山图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。一旦建立了该特征，成功车弯车该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
Ceder教授指出，研制源汽可以借鉴遗传科学的方法，研制源汽就像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。然后，燃料为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
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