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并利用交叉验证的方法，文太解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。首先，有趣利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，有趣降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。
文太标记表示凸多边形上的点。一旦建立了该特征，有趣该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。当然，文太机器学习的学习过程并非如此简单。
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有趣图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。
在数据库中，文太根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。对于纯PtD-y供体和掺杂的受主发射，有趣最高的PL各向异性比分别达到0.87和0.82，有趣表明供体的激发各向异性能可以有效地转移到受体上，并具有显著的放大作用。
文太2004年以成果若干新型光功能材料的基础研究和应用探索获国家自然科学二等奖（第一获奖人）。此外，有趣还多次获中科院优秀导师奖。
其中，文太PES-SO3H层充当功能层，PES-OHIm层充当支撑层。有趣1999年进入中国科学院化学研究所工作。