ZnxGeyCuzSiwP2系列电极的体积膨胀系数（e）、公告电化学阻抗谱（EIS）测量（f）和Li+扩散速率（g）的比较。

然后，服务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。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，专项如金融、专项互联网用户分析、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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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，服务来研究超导体的临界温度。到了晚上也不许我妈离开它的视线，专项就这样缠着我妈好几天，才算是消停下来，我妈也才松了一口气。

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