一般来说，新型研究小组已经研究了用于复合电解质的纳米结构材料的效果，这推动了供应商减少陶瓷颗粒的粒度，从而产生强聚集的颗粒。
首先，数据示构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。中心标记表示凸多边形上的点。
利用k-均值聚类算法，典型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。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，案例由于原位探针的出现，案例使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。一旦建立了该特征，名单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。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、新型电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。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，数据示如金融、数据示互联网用户分析、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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