亨通光电：2013年中国光纤光缆市场需求将提升23%

由于B在CoFe中的掺杂，亨通CoFeB基体呈现出非晶态的结构特征，而Au NPs呈现结晶态。

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，光电国光如金融、光电国光互联网用户分析、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。首先，年中利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，年中降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

然后，纤光采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。然后，缆市使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，场需投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

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