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《基于模型无关元学习的材料数据预测算法研究》
一、引言
随着科技的发展，材料科学在众多领域中发挥着越来越重要的作用。为了更好地理解和预测材料性能，研究者们不断探索新的算法和技术。其中，基于模型无关的元学习算法在材料数据预测中展现出强大的潜力。本文旨在研究基于模型无关元学习的材料数据预测算法，以期为材料科学研究提供新的思路和方法。
二、材料数据的特点与挑战
材料数据通常具有高维度、非线性和不确定性的特点。由于材料性能受到多种因素的影响，如何准确预测材料的性能成为一个具有挑战性的问题。传统的材料数据预测方法往往依赖于特定的模型和假设，但这些模型和假设可能无法充分捕捉数据的复杂性和非线性关系。因此，
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