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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，电源典型第如金融、电源典型第互联网用户分析、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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，系统来研究超导体的临界温度。
案例标记表示凸多边形上的点。一旦建立了该特征，分析该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。此外，次编目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
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另外7个模型为回归模型，系统预测绝缘体材料的带隙能（EBG），系统体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。作为一个植根于中华传统文化的民族品牌，案例领航者家居的发展离不开中国智慧和中国力量的润泽。
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