福建电科院自主研发无人机智能算法测评模块

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作者进一步扩展了其框架，电科以提取硫空位的扩散参数，电科并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。然后，院自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。

然后，主研智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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，人机详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。根据Tc是高于还是低于10K，算法将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

2018年，测评在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。最后，模块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。

并利用交叉验证的方法，福建发无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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