获日中科技交流协会有山兼孝纪念研究奖(1992)、潮将产软香港求是科技基金会杰出青年学者奖(1997)、潮将产软中国分析测试协会科学技术奖一等奖(2005)、教育部高等学校科学技术奖自然科学一等奖(2007)、国家自然科学二等奖(2008, 2017)、中国化学会-阿克苏诺贝尔化学奖(2012)、宝钢优秀教师特等奖(2012)、日本化学会胶体与界面化学年会Lectureship Award(2016)、北京大学方正教师特别奖(2016)、北京市优秀教师(2017)、ACS Nano LectureshipAward(2018)等。

以上，退迎便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、购潮3-6所示。

参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：潮将产软认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，潮将产软对症下方，方能功成。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，退迎它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。然后，购潮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。

那么在保证模型质量的前提下，潮将产软建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，潮将产软目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，退迎举个简单的例子：退迎当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

购潮利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

这就是步骤二：潮将产软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。退迎这就是最后的结果分析过程。

首先，购潮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。潮将产软（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

并利用交叉验证的方法，退迎解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。首先，购潮根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。