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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，分析发展分析如金融、分析发展分析互联网用户分析、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。并利用交叉验证的方法，替代解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、现状3-6所示。

基于此，建议本文对机器学习进行简单的介绍，建议并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。ESI针对22个专业领域，深度通过论文数、深度论文被引频次、论文篇均被引频次、高被引论文、热点论文和前沿论文等6大指标，从各个角度对国家/地区科研水平、机构学术声誉、科学家学术影响力以及期刊学术水平进行全面衡量。

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