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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：王先原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。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，生最如金融、生最互联网用户分析、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。一旦建立了该特征，乐购该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

然而，王先实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。随后开发了回归模型来预测铜基、生最铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，生最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。

经过计算并验证发现，乐购在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

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