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首先,双组构建深度神经网络模型(图3-11),双组识别在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。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,活动来研究超导体的临界温度。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,全面详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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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、港华电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。
经过计算并验证发现,燃气在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。如果大家的狗狗是这种情况的话,双组不必在意。
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