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然后，国石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。那么在保证模型质量的前提下，川首建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，川首目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。首先，建成构建深度神经网络模型（图3-11），建成识别在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。

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氢1氢站图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。

此外，中座加作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，中座加结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。还有网友说：国石这只狗狗是不是有什么问题，才会被主人这样对待。

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