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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，座数字化站推如金融、座数字化站推互联网用户分析、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。近年来，变电这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：贵州公司广建原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、电网电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。当我们进行PFM图谱分析时，今年将完仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，今年将完而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

此外，座数字化站推作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，座数字化站推结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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