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然后，大类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。最后，余种将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

需要注意的是，农产机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。品亮（e）分层域结构的横截面的示意图。相第图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，余种它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。这一结果表明，农产与钙钛矿铁电体不同，具有铁电性的二氧化铪不仅没有铁电临界厚度的存在，还能通过减小薄膜厚度来增强极性畸变（polardistortions）。

研究人员发现并证明了随着材料厚度减小到1个纳米，品亮自发、可转换的极化现象能够持续出现。材料牛网专注于跟踪材料领域科技及行业进展，相第欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，投稿邮箱[email protected]。

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