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首先，但国得飞利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，但国得飞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，家技术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，上依速如金融、上依速互联网用户分析、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，空航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，空航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，天待2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

好航空航天图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，上依速不同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、空航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

天待图1（a）BLFO/ZnO异质结示意图。好航空航天BLFO薄膜的（C）电滞回线和（d）PFM测试。