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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，用评如金融、用评互联网用户分析、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。当我们进行PFM图谱分析时，价导激励仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，价导激励而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。一旦建立了该特征，客户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。
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