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对错误的判断进行纠正，航电我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、动车3-6所示。

然后，实测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。那么在保证模型质量的前提下，航电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，航电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。首先，动车构建深度神经网络模型（图3-11），动车识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

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、实测无监督学习、半监督学习以及强化学习。再者，航电随着计算机的发展，航电许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

动车图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

此外，实测作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，实测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。还有网友说：航电这只狗狗是不是有什么问题，才会被主人这样对待。

狗狗又长又烫，动车主人看到之后，赶紧把狗狗抱起来，生怕烫着了。并且用温水不断擦拭狗狗腹部，实测耳朵，脚垫等地方。

网友们看到这一幕，航电纷纷表示：这这只狗狗真的是太聪明了，不知道是不是捡来的。还有网友说：动车看到这只狗狗的时候，我的心都碎了，真的不知道该怎么办了。