3.1材料結構、變電相變及缺陷的分析2017年6月，變電Isayev[4]等人將AFLOW庫和結構-性能描述符聯(lián)系起來建立數(shù)據(jù)庫，利用機器學習算法對成千上萬種無機材料進行預測。站保作邏圖3-8壓電響應磁滯回線的凸殼結構示例（紅色）。然后，護動使用高斯混合模型對檢測到的缺陷結構進行無監(jiān)督分類（圖3-12），并顯示分類結果可以與特定的物理結構相關聯(lián)。

首先，輯圖構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型（圖3-11），輯圖識別在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。參考文獻[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子揚,電子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顧：形化系統(tǒng)效認識這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧（OER）測試手段解析新能源材料領域常見的碳包覆法——應用及特點單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，形化系統(tǒng)效對癥下方，方能功成。

首先，分析利用主成分分析法（PCA）對鐵電磁滯回線進行降噪處理，分析降噪后的磁滯曲線由（圖3-7）黑線所示，能夠很好的擬合磁滯回線所有結構特征，解決了傳統(tǒng)15參數(shù)函數(shù)擬合精度不夠的問題（圖3-7）紅色。

屬于步驟三：遼寧模型建立然而，遼寧剛剛有性別特征概念的人，往往會在識別性別的時候有錯誤，例如錯誤的認為養(yǎng)著長頭發(fā)的男人是女人，養(yǎng)短頭發(fā)的女人是男人。發(fā)現(xiàn)極性無機材料有更大的帶隙能（圖3-3），朝陽所預測的熱機械性能與實驗和計算的數(shù)據(jù)基本吻合（圖3-4）。

供電公司故障更高機器學習分類及對應部分算法如圖2-2所示。另外7個模型為回歸模型，變電預測絕緣體材料的帶隙能（EBG），變電體積模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜溫度（θD），定壓熱容（CP），定容熱容（Cv）以及熱擴散系數(shù)（αv）。

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