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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，济南由于原位探针的出现，济南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，号汽回如金融、号汽回互联网用户分析、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，油重元作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，油重元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。

济南（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。在数据库中，号汽回根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，油重元由于数据的数量和维度的增大，油重元使得手动非原位分析存在局限性。

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