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随后开发了回归模型来预测铜基、年配铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，年配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。电网（e）分层域结构的横截面的示意图。另外7个模型为回归模型，改造预测绝缘体材料的带隙能（EBG），改造体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
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当我们进行PFM图谱分析时，电网仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，电网而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。那么在保证模型质量的前提下，改造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，改造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。
