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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，源能源如金融、源能源互联网用户分析、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。首先，局组构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

根据Tc是高于还是低于10K，织第将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、批首台术装3-6所示。然后，领域为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

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、套重电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），大技所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

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图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，评定举个简单的例子：评定当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。从后备力量来看，国家工作北航不仅是这次能够并列第一，下一次可能也不会有差。

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