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然后，山楂采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。利用k-均值聚类算法，头脑根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

风暴利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。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，颗引如金融、颗引互联网用户分析、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。实验过程中，山楂研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

经过计算并验证发现，头脑在数据库中的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）。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，风暴来研究超导体的临界温度。

一旦建立了该特征，颗引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。

作者进一步扩展了其框架，山楂以提取硫空位的扩散参数，山楂并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。头脑而较长的微裂纹则可以适应较大的应变从而不易产生应变引起的电性能变化。

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山楂一组五个独立小室的结构使得该装置可以实现一定时间长度的动态监测。头脑b,导电水凝胶材料系统制备示意图。