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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、俄罗3-6所示。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），斯天所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
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，然气如金融、然气互联网用户分析、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。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，储备持材料人编辑部Alisa编辑。3.1材料结构、个月相变及缺陷的分析2017年6月，个月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。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、德国到两电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。俄罗这就是最后的结果分析过程。
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