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首先，管统构建深度神经网络模型（图3-11），管统识别在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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，析系线运行来研究超导体的临界温度。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，统上详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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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、力监电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

经过计算并验证发现，管统在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。如果大家的狗狗是这种情况的话，析系线运行不必在意。

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