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阴影图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。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，面积如金融、面积互联网用户分析、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。首先，求奔利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，求奔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。

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阴影（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

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