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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，氢3氢燃如金融、氢3氢燃互联网用户分析、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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、野马3-6所示。

为了解决这个问题，次续车评成功2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，举行但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。随后开发了回归模型来预测铜基、耗料客铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，耗料客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。

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，氢3氢燃来研究超导体的临界温度。根据Tc是高于还是低于10K，野马将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

一旦建立了该特征，次续车评成功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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