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当我们进行PFM图谱分析时，培训仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，培训而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。利用k-均值聚类算法，｜手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。
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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，培训如金融、培训互联网用户分析、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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