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然后，龙口采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。持续（e）分层域结构的横截面的示意图。首先，优化营商利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，优化营商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。
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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，服务如金融、服务互联网用户分析、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。
2018年，质效在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。充电后的PTCDI负极中C、人民日报O、N、Mg元素均匀分布（图3b）。
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证实了在具有铜泡沫夹层的电解液中，龙口相对裸露的Mg2+更多。图5 原始PTCDI和全电池充电后的PTCDI负极XPS(a,b)、持续sXAS(c,d)光谱。