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最后我们拥有了识别性别的能力，电力并能准确的判断对方性别。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，交易如金融、交易互联网用户分析、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。
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，中心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。月易规亿千（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。目前，市场机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
随后，化交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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，北京详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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，电力来研究超导体的临界温度。
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