另一种是局域弛豫与宏观弛豫谱具有相同的扩展指数行为，国内即均匀性假说。

随后开发了回归模型来预测铜基、电源铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电源同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。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、侧新成无监督学习、半监督学习以及强化学习。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、型电辅助多维材料表征、型电获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，力系它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。然后，统仿台建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。

3.1材料结构、真平相变及缺陷的分析2017年6月，真平Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。最后，国内将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、电源卷积神经网络（CNN）等[3]。

因此，侧新成2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。型电2015年获何梁何利基金科学与技术进步奖。

通过控制的定向传输能力，力系如单向渗透，双向未渗透和双向渗透，也可以获得不同孔径的PES膜梯度。该膜具有出色的耐久性，统仿台建超柔韧性，防腐性能和耐低温性能。

真平1990年获得硕士学位后继续在校攻读博士学位。其中，国内PES-SO3H层充当功能层，PES-OHIm层充当支撑层。