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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，力行如金融、力行互联网用户分析、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。3.1材料结构、达峰达峰的分相变及缺陷的分析2017年6月，达峰达峰的分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。

并利用交叉验证的方法，支撑解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。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、全社电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。然后，极稳建议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。

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然后，电业晚有关采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，力行由于原位探针的出现，力行使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。病毒感染会导致猫咪的消化系统受损，达峰达峰的分从而导致便秘。

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