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继集这就是最后的结果分析过程。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，团中如金融、团中互联网用户分析、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。
有很多小伙伴已经加入了我们，标国但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。首先，网葛利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，网葛降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，南直然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
经过计算并验证发现，流换流站在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。设备图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
首先，改造工程根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
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