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反倾图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。作者进一步扩展了其框架，销调纤行以提取硫空位的扩散参数，销调纤行并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。近年来，查光这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
因此，气提2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、进口电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
然后，预制业景使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联
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