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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，高效由于原位探针的出现，高效使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。2018年，应用在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]。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，体系如金融、体系互联网用户分析、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。

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小编根据常见的材料表征分析分为四个大类，布局材料结构组分表征，材料形貌表征，材料物理化学表征和理论计算分析。在锂硫电池的研究中，清洁利用原位TEM来观察材料的形貌和物相转变具有重要的实际意义。