与未包覆BN的致密木材相比，自然座BN-致密木材的着火温度(Tig)提高了41℃，着火延迟时间(tig)提高了2倍，最大HRR降低了25%。

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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，鲸跃近距江倒由于原位探针的出现，鲸跃近距江倒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，出海在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，自然座如金融、自然座互联网用户分析、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。

基于此，力0吨本文对机器学习进行简单的介绍，力0吨并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。量4离领略翻图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，鲸跃近距江倒然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

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