图五、马龙纳米材料成核与生长的机理图。

基于此，形战本文对机器学习进行简单的介绍，形战并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。就是针对于某一特定问题，出处建立合适的数据库，出处将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

此外，马龙Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。以上，形战便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。Ceder教授指出，出处可以借鉴遗传科学的方法，出处就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

在数据库中，马龙根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。随后开发了回归模型来预测铜基、形战铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，形战同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

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，出处如金融、出处互联网用户分析、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。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、马龙无监督学习、半监督学习以及强化学习。技术创新是油漆行业改善生存环境的关键，形战油漆企业必须提高技术水平，进行差异化竞争。

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