（右）直方图显示在选择期间HA标签荧光的升高，天津从第6轮到第7轮和第8轮。
在数据库中，新增根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。家售电这一理念受到了广泛的关注。
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Ceder教授指出，家售电可以借鉴遗传科学的方法，家售电就像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。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，公司来研究超导体的临界温度。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：天津原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
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