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另外7个模型为回归模型，冀北预测绝缘体材料的带隙能（EBG），冀北体积模量（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）。电力这样当我们遇见一个陌生人时。

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，年第如金融、年第互联网用户分析、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。首先，配网构建深度神经网络模型（图3-11），配网识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。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，物资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。

【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，协议所涉及领域也正在慢慢完善。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，库存来研究超导体的临界温度。

此外，招标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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