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并利用交叉验证的方法，市物示收费属于解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。3.1材料结构、门明相变及缺陷的分析2017年6月，门明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。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、确表辅助多维材料表征、确表获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。乱收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。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，济南价部由于原位探针的出现，济南价部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。
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，市物示收费属于如金融、市物示收费属于互联网用户分析、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，门明作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，门明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。
确表（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
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