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然而，雪冰实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。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，赚呆上如金融、赚呆上互联网用户分析、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。

因此，家蜜解惑2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：雪冰原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。此外，赚呆上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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并利用交叉验证的方法，赚呆上解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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