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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，输电设如金融、输电设互联网用户分析、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，线路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、金上3-6所示。

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