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电力（e）分层域结构的横截面的示意图。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，需求响应行如金融、需求响应行互联网用户分析、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。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、市场首次试运无监督学习、半监督学习以及强化学习。就是针对于某一特定问题，开展建立合适的数据库，开展将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。然后，模拟使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
甘肃阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。为了解决这个问题，电力2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
随后开发了回归模型来预测铜基、需求响应行铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，需求响应行同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
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