3.1材料结构、高考相变及缺陷的分析2017年6月，高考Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测

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首先，高考构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。利用k-均值聚类算法，志愿咋填自己根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

作者进一步扩展了其框架，报咨以提取硫空位的扩散参数，报咨并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

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然而大部分研究论文仍然集中在使用常规的表征对材料进行分析，家长一些机理很难被常规的表征设备所取得的数据所证明，家长此外有深度的机理的研究还有待深入挖掘。高考这项研究利用蒙特卡洛模拟计算解释了Li2Mn2/3Nb1/3O2F材料在充放电过程中的变化及其对材料结构和化学环境的影响。

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