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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、拾贝电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。并利用交叉验证的方法，机械解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

对错误的判断进行纠正，飞升我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，博海详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。拾贝这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

机械图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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、飞升辅助多维材料表征、飞升获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

另外7个模型为回归模型，博海预测绝缘体材料的带隙能（EBG），博海体积模量（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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