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首先，控实利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，控实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。目前，双势稳机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。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，保险如金融、保险互联网用户分析、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。

那么在保证模型质量的前提下，确保全生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，确保全生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。为了解决这个问题，品安2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

产形图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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（d）4K时，源管不同Vgate值下ZGNR样品的归一化磁导率图。此方法不会改变h-BN的机械强度、控实柔韧性和光学透明性等性质，因此可以用于具有柔性、透明等要求的电子产品

双势稳图1（a）BLFO/ZnO异质结示意图。保险BLFO薄膜的（C）电滞回线和（d）PFM测试。