文章主要介绍了一种构建π-共轭聚合物/石墨烯复合材料的方法，定位这种方法可以避开现有的限制并将材料图案化为一维阵列。

电值思图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。然后，力改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。

基于此，革中本文对机器学习进行简单的介绍，革中并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，定位详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。然后，电值思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。

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首先，定位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。

利用k-均值聚类算法，电值思根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。就如此反复训，力改一般15-30天就可以形成基本的条件反射。

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