复合（d）HEAHPs核和相应的原子分辨率元素映射。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：耦合原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。3.1材料结构、技术相变及缺陷的分析2017年6月，技术Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

当我们进行PFM图谱分析时，低中仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，低中而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，压电应用所涉及领域也正在慢慢完善。经过计算并验证发现，力线在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

我在材料人等你哟，通信期待您的加入。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，设计如金融、设计互联网用户分析、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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