GitHub - SZU-AdvTech-2022/383-Bi-LSTM-Based-Two-Stream-Network-for-Machine-Remaining-Useful-Life-Prediction

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 2 Commits
Addition-Fusion.py		Addition-Fusion.py
HFF-Stream.py		HFF-Stream.py
Late-Fusion.py		Late-Fusion.py
README		README
Raw-Stream.py		Raw-Stream.py
ResearchReport.pdf		ResearchReport.pdf
citation.txt		citation.txt

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由于数据过大，文档中不含有相应的数据文件，可以在以下链接中进行下载，并进行预处理和特征提取，
数据集链接：https://github.com/huster123/c-mapss-full-dataset-/tree/master/Data
数据集中有四个子集，可以根据不同需要进行验证
下载完数据集后，可以提取相应的特征，并保存到对应文件中，具体保存路径可以自己设置
通过运行 Raw-Stream.py ，可以获得原始特征流raw stream
运行HFF-Stream.py ，可以获得HFF stream 特征
上述两组特征是不同的，可以根据需要自己设置

Late-Fusion.py 和 Addition-Fusion.py 是报告中提到的两组不同融合方法下构建的Bi-LSTM模型