首先，氢能氢系氢共构建深度神经网络模型（图3-11），氢能氢系氢共识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），车载储供所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。另外7个模型为回归模型，统及台开预测绝缘体材料的带隙能（EBG），统及台开体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。当然，性技机器学习的学习过程并非如此简单。

首先，术研利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，术研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。需要注意的是，究平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。

根据Tc是高于还是低于10K，发项将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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