由于B在CoFe中的掺杂，亲测起CoFeB基体呈现出非晶态的结构特征，而Au NPs呈现结晶态。

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，明白智如金融、明白智互联网用户分析、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。首先，国内利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，国内降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

然后，亲测起采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。然后，明白智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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，国内投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

以上，亲测起便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。再者，明白智随着计算机的发展，明白智许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

随后开发了回归模型来预测铜基、国内铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，国内同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，亲测起举个简单的例子：亲测起当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。MXene/CAC薄膜还具有良好的循环稳定性，明白智在3万次循环后的电容保留率达到93.5%。

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由于二维（2D）材料易于制备成具有优异柔韧性和高堆积密度的自支撑薄膜电极，明白智其在柔性超级电容器中的应用得到了研究者广泛的关注。国内本研究为构建高体积性能的MXene薄膜电极提供了一种简单而有效的策略。