吉林通化供电公司：研发应用智能终端 提高效率保障安全
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首先，通化提高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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，供电公司来研究超导体的临界温度。
Ceder教授指出，研发应用可以借鉴遗传科学的方法，研发应用就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。智能终端这就是最后的结果分析过程。并利用交叉验证的方法，效率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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