圖3-11識別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，智能智能字化轉(zhuǎn)型如金融、智能智能字化轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。近年來，電站這種利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測新材料的方法越來越受到研究者的青睞。根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集是否有對應(yīng)的標(biāo)識可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、建設(shè)無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

當(dāng)我們進(jìn)行PFM圖譜分析時，和數(shù)僅僅能表征a1/a2/a1/a2與c/a/c/a之間的轉(zhuǎn)變，和數(shù)而不能發(fā)現(xiàn)a1/a2/a1/a2內(nèi)的反轉(zhuǎn)，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(jié)合在一起進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了a1/a2/a1/a2內(nèi)的結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變機(jī)制。水電深入利用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的過程為定義問題-數(shù)據(jù)收集-建立模型-評估-結(jié)果分析。

需要注意的是，企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。

此外，推進(jìn)作者利用高斯擬合定量化磁滯轉(zhuǎn)變曲線的幅度，推進(jìn)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)確定了峰/谷c/a/c/a?-?a1/a2/a1/a2域邊界上的鐵彈性增加的特征（圖3-10），而這一特征是人為無法發(fā)掘的。智能智能字化轉(zhuǎn)型d)隨拉力變化的全原子模型和粗?；Ｐ椭g的機(jī)械效率比較及其相應(yīng)的形態(tài)。

這些發(fā)現(xiàn)表明，電站通過有針對性的策略（例如孔隙率和熱退火過程控制）來改善光-機(jī)械轉(zhuǎn)換性能有著廣闊的設(shè)計空間。有趣的是，建設(shè)預(yù)測得到的單鏈偶氮苯酰亞胺理想的光-機(jī)械轉(zhuǎn)換效率為10%–24%，等于或略高于現(xiàn)有實驗結(jié)果，意味著有實驗設(shè)計方面的效率提升空間。

右側(cè)插圖顯示了其塊體形態(tài)，和數(shù)其中每個偶氮苯酰亞胺單體使用一種顏色表示。圖六：水電深入偶氮苯聚酰亞胺塊體的最終光致異構(gòu)化轉(zhuǎn)換效率與初始自由體積分?jǐn)?shù)的構(gòu)效關(guān)系：水電深入比較偶氮苯聚酰亞胺塊體的體積收縮率、最終光致異構(gòu)化轉(zhuǎn)化效率和初始自由體積分?jǐn)?shù)的關(guān)系。