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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，星学如金融、星学互联网用户分析、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，职场职业构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

根据Tc是高于还是低于10K，力充将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电平3-6所示。然后，北极为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

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、星学电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），职场职业所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

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