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2025-07-05 04:30:39
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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，软件如金融、软件互联网用户分析、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。
建共图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。作为项目负责人承担了包括重点研发专项-政府间科技合作项目、凌电力国家自然基金面上和青年项目、凌电力山东省杰出青年基金、山东省重大创新工程项目等，作为第一作者或者通讯作者在包括Adv.Mater.,Adv.Energy.Mater.,等国际重要学术期刊上发表40篇，其他合作文章60篇，EIS高被引论文11篇，个人H因子达39，获得发明专利授权16项，2019年获山东省自然科学奖一等奖（第二位）。
造样2.ZFO光电化学和磁性测量图2：(a)OER的实验装置示意图展示了磁场作用下的光电催化分解水测试过程。携手享图5：电子自旋极化对铁磁性ZFO抑制光生载流子复合的机理。
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