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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，投入如金融、投入互联网用户分析、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。主要从事介孔分子筛的合成、中国转型结构和应用研究，中国转型开创了多种介孔材料合成新路线，制备了一系列热稳定的、大孔径的有序介孔氧化物材料、介孔高分子和碳材料，在介孔分子筛结构、外貌控制及多相组装机理等方面形成独特见解，为介孔材料的发展和应用做出了杰出的贡献。

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