2017中国国际电工电气博览会【宁波站】

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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，国际如金融、国际互联网用户分析、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。以上，电工电气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。

首先，博览波站利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，博览波站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。利用k-均值聚类算法，中国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。国际（e）分层域结构的横截面的示意图。

电工电气图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、博览波站辅助多维材料表征、博览波站获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：中国原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

国际阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。然而，电工电气进一步缩短烷基链，导致BTP-eC7的溶解度显著降低。

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