圖3-1機器學(xué)習流程圖圖3-2?數(shù)據(jù)集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢關(guān)系圖圖3-4?模型預(yù)測數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的對比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機森林算法以及回歸模型，氫站來研究超導(dǎo)體的臨界溫度。落成圖3-8壓電響應(yīng)磁滯回線的凸殼結(jié)構(gòu)示例（紅色）。因此，天津投運復(fù)雜的ML算法的應(yīng)用大大加速對候選高溫超導(dǎo)體的搜索。

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機器學(xué)習在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，市首如金融、市首互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測等相比，材料科學(xué)利用機器學(xué)習算法進行預(yù)測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。座5準加（e）分層域結(jié)構(gòu)的橫截面的示意圖。

氫站（h）a1/a2/a1/a2頻段壓電響應(yīng)磁滯回線。

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