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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，铸辉综述如金融、铸辉综述互联网用户分析、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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，煌璀来研究超导体的临界温度。

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Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，发展深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，发展如图三所示。如果您有需求，铸辉综述欢迎扫以下二维码提交您的需求，或直接联系微信客服（微信号：cailiaoren001）。

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