本文介绍了一种新方法——测地线曲线特征增强（GCFA），用于提升小样本环境下的数据预处理模型性能。同时，研究探讨了子群发现（SGD）在材料科学中的应用，利用密度泛函理论发现可解释的半导体结构模型。此外，采用晶体图卷积神经网络（CGCNN）提高晶体材料设计效率，并提出基于深度学习的生成对抗网络模型，成功生成新型立方晶体结构，拓展材料库。