利用k-均值聚類算法,流動根據(jù)凹陷中心與紅線的距離,對磁滯回線的轉變過程進行分類。作者進一步擴展了其框架,性變以提取硫空位的擴散參數(shù),性變并分析了與由Mo摻雜劑和硫空位組成的不同配置的缺陷配合物之間切換相關的轉換概率,從而深入了解點缺陷動力學和反應(圖3-13)。當我們進行PFM圖譜分析時,化及僅僅能表征a1/a2/a1/a2與c/a/c/a之間的轉變,化及而不能發(fā)現(xiàn)a1/a2/a1/a2內的反轉,因此將上述降噪處理的數(shù)據(jù)、凸殼曲線以及k-均值聚類的方法結合在一起進行分析,發(fā)現(xiàn)了a1/a2/a1/a2內的結構的轉變機制。

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本文對機器學習和深度學習的算法不做過多介紹,應對詳細內容課參照機器學習相關書籍進行了解。首先,策略構建深度神經網絡模型(圖3-11),策略識別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷,利用模型的泛化能力在其余的實驗中找到各種類型的原子缺陷。

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