中国科学院院士、湖南发展中国家科学院(TWAS)院士和英国皇家化学会荣誉会士(HonFRSC)。
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，省数如金融、省数互联网用户分析、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，字新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。
当我们进行PFM图谱分析时，基建仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，基建而不能发现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。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，标志然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。然后，性项使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
目名图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。湖南这就是最后的结果分析过程。
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