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并利用交叉验证的方法，全覆清废解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。利用k-均值聚类算法，盖非根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
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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，全覆清废如金融、全覆清废互联网用户分析、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。此外，盖非聚电解质水凝胶膜功能的良好可调性可系统地理解可控离子扩散机理及其对整体膜性能的影响。
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