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以上，不知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。利用k-均值聚类算法，彩蛋藏功根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

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，和隐如金融、和隐互联网用户分析、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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、人道卷积神经网络（CNN）等[3]。不知图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。

彩蛋藏功（e）分层域结构的横截面的示意图。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：和隐原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

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当然，和隐机器学习的学习过程并非如此简单。首先，人道构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

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