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就是针对于某一特定问题,业担建立合适的数据库,业担将计算机和统计学等学科结合在一起,建立数学模型并不断的进行评估修正,最后获得能够准确预测的模型。然后,保贷为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征,构建图3-8所示的凸结构曲线。此外,款贴目前材料表征技术手段越来越多,对应的图形数据以及维度也越来越复杂,依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
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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,提额如金融、提额互联网用户分析、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。
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