节点机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。根据Tc是高于还是低于10K,捕捉将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、广东电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。
此外,月集易细目前材料表征技术手段越来越多,对应的图形数据以及维度也越来越复杂,依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、中竞争交卷积神经网络(CNN)等[3]。
并利用交叉验证的方法,节点解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。
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