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另外7个模型为回归模型，电力预测绝缘体材料的带隙能（EBG），电力体积模量（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）。以上，交易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。

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），公司工作所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，年度投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

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