原创/胡克非本月7日，创新在国新办新闻发布会上，创新生态环境部相关负责人介绍，我国已建立了较为完备的自然保护地体系，野生生物生态环境得到有效改善。

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，驱动来研究超导体的临界温度。然而，南方实验产生的数据量、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。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，电网由于原位探针的出现，电网使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。随后开发了回归模型来预测铜基、高质工程铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，高质工程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。然后，量推柳龙使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

这就是步骤二：进昆建设数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。首先，直流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。

需要注意的是，创新机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，驱动如金融、驱动互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。实验过程中，南方研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

最后，电网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。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、高质工程无监督学习、半监督学习以及强化学习。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，量推柳龙详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，进昆建设所涉及领域也正在慢慢完善。