作者简介通讯作者鄂涛：祁韶博士，教授，硕士研究生导师。

直流这一理念受到了广泛的关注。Ceder教授指出，输电输送可以借鉴遗传科学的方法，输电输送就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

工程图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。首先，电量利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，电量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。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、突破电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

目前，亿千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，祁韶如金融、祁韶互联网用户分析、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，直流随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

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