元学习方法提出的初衷是为了解决标签样本量不足的问题,通过提前训练模型的初始化参数来加快模型的收敛速度。后续模型无关元学习（MAML）的出现更是显著提升了元学习思想的应用范围。一般以梯度下降法进行算法求解的模型都可以通过它来解决few-shot learning（小样本分析）问题。当前,元学习方法多应用于图片和自然语言处理场景,而化学材料数据分析也具有少样本、多任务的训练特性,属于较典型的小样本分析,但是将元学习方法应用于材料数据分析还存在很多问题。文中对MAML算法和模型的结构进行了改进使其能够适应材料数据分析。本文以电解水催化材料数据为研究对象,将元学习方法应用于材料数据分析和预测。在该应用场景中,化合物的组成将数据分成一种非金属元素与过渡金属组合的多任务训练模式,同种化合物可以采用替换非金属元素的方法划分成不同的任务。由于元素本身属性的影响,任务之间关联性不均匀并且单个任务数据特征中存在冗余和无效信息。为了解决这类问题,本文使用模型无关元学习算法（Model-Agnostic Meta-Learning）多任务训练的特点应对材料数据中数据量有限以及任务之间存在信息差的情况。并在此基础上结合了一种特殊的数据增强方式,对MAML算法进行了改进和优化。1.首先,利用数据的信息量和自编码器（encoding）实现数据特征选择和维度降低,充分利用数据已有信息。归因于数据中任务与任务之间存在类别不同的情况,针对于这种特定的数据特性对MAML进行算法改进。在算法更新参数时增加适应任务关联性的权重,通过增加的变量在算法求解过程中放大目标任务所在种类的影响因素,使模型算法更适合训练任务之间关系不均匀的数据特点,提升模型的收敛速度和预测准确率。2.其次,为了保证新任务之间依然保持很强的关联性,提出了一种数据增强方法,将数据处理过程中筛选掉的低信息量特征以及无效特征作为后续的噪声因子。控制噪声因子的添加种类和数量生成新任务,既保证任务之间存在差异又可以使同一标签下的两种任务差别不会过大。与此同时,通过LSTM思想对于模型算法的第一步更新进行优化,解决当任务序列增加时会出现的梯度消失问题。在模型角度和数据角度对于小样本分析能力有了一个较大的提升。3.最后,通过实验证实了模型在经过算法优化后,参数的变化在应对特定类别已经确定的实验数据时,预测的准确率有了明显的提升。在针对任务序列过长和多任务训练时LSTM优化后的MAML算法模型在数据增强的基础上相比较正常训练模型提升效果较大,并以此证实了模型在具体应用中具有较强的可行性。由于电解水催化材料数据分析在材料领域具有一定的代表性,所以本文实现的方法具有一定的普适性。