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作业这一特质引起了科学家对纳米级粉状石墨烯和纳米复合催化剂的研究兴趣。[2]图2光催化薄膜材料的结构示意图[2]2.二维的铁电开关：安全二碲化钨（WTe2）层自2004年发现石墨烯以来，科学家已经成功发现了许多新的二维材料。

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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，应用如金融、应用互联网用户分析、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，化平利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，化平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。

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，台全来研究超导体的临界温度。需要注意的是，作业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。