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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，电视如金融、电视互联网用户分析、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。复旦大学陈新课题组对单根丝纤维进行了红外显微谱学研究[12]，剧深结合了同步辐射红外光谱技术和同步辐射X射线衍射技术，剧深对内部丝蛋白的二级结构进行了定量分析，得到了微观结构与纤维宏观力学性能的关系，如图13所示。

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