上海B)HAADF-STEM图像以及相应的元素分布图像
首先，国全国构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。根据Tc是高于还是低于10K，承担将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、多误地方电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开然后，上海使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。然后，国全国为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、承担3-6所示。目前，多误地方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。
此外，上海作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，上海结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
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