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就是针对于某一特定问题，轨交建立合适的数据库，轨交将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。2018年，线裴在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，围挡由于数据的数量和维度的增大，围挡使得手动非原位分析存在局限性。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，施工如金融、施工互联网用户分析、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。并利用交叉验证的方法，济南家营解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，轨交但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。线裴我们便能马上辨别他的性别。
另外7个模型为回归模型，围挡预测绝缘体材料的带隙能（EBG），围挡体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，施工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。本文统计了我国国内高校半年来在NATURE、济南家营SCIENCE期刊这些顶尖期刊上发表的情况。
从NS发文量排名来看，轨交中国学者更侧重与选择NATURE。盘点完我国全球发文量占比情况，线裴我们再来看看国内学者在NS上的发文情况。
在NATURE上的发文量来看，围挡从2014-2019年发文量占比比较平稳保持在5%左右，而SCIENCE总体要略低与NATURE，数据显示在指标上NATURE要领先SCIENCE。热门学科分析NS注重基础研究，施工中国的顶尖研究机构将重心放在分子生物，施工细胞生物，生物化学等方面，在半年来的研究论文中涉及到的学科中生物学、医学占据了绝对的优势，其次是物理学，材料学及化学。
