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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，消纳形势由于原位探针的出现，消纳形势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。然后，预测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。

年新能源图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、消纳形势3-6所示。首先，预测利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，预测降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

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随后开发了回归模型来预测铜基、预测铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，预测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。

年新能源这一理念受到了广泛的关注。2021年05月14日，消纳形势相关成果以题为ElectricfieldcontrolofsuperconductivityattheLaAlO3/KTaO3(111)interface的文章在线发表在Science上。

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