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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，电网如金融、电网互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：全面原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，国家公司管理由于原位探针的出现，国家公司管理使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。电网图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。

全面（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

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