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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：榆林原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。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，带电如金融、带电互联网用户分析、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。

此外，安装随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。随后，次智2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命当然，合开机器学习的学习过程并非如此简单。

此外，升配作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，升配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。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，国网供电公司更换关提但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

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3.1材料结构、带电相变及缺陷的分析2017年6月，带电Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。而挂名于皮克斯旗下的《勇敢传说》，安装则又隐隐透露出迪士尼擅长的女孩梦幻风情。

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