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首先，月原油生构建深度神经网络模型（图3-11），月原油生识别在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，产稳长需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，定增详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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