Weibull知识驱动机器学习项目指南-优快云博客

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Weibull知识驱动机器学习项目指南

weibull-knowledge-informed-ml Using knowledge-informed machine learning on the PRONOSTIA (FEMTO) and IMS bearing data sets. Predict remaining-useful-life (RUL). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/weibull-knowledge-informed-ml

本指南详细介绍了GitHub上的开源项目Weibull知识驱动机器学习，该项目专注于利用基于Weibull的损失函数进行剩余使用寿命(RUL)预测，特别是在处理PRONOSTIA（FEMTO）和IMS轴承数据集时。以下是核心组件的概述，包括目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。

1. 项目目录结构及介绍

项目遵循清晰的组织结构，以支持易于理解和复现研究结果：

├── LICENSE
├── Makefile <- 包含命令来重现工作，如`make data` 或 `make train_ims`
├── README.md <- 顶级README文件，提供项目概览
├── data
│   ├── interim <- 转换后的中间数据
│   ├── processed <- 最终的数据集，用于建模
│   └── raw <- 原始、不可变的数据下载自NASA Prognostic 数据库
├── docs <- Sphinx项目模板（目前为空）
├── models <- 训练好的模型、预测与模型总结
│   ├── interim <- 随机搜索输出的初步模型
│   └── final <- 经过筛选和总结的最终模型，包含多个csv输出文件
├── notebooks <- 用于数据探索和分析的Jupyter笔记本
├── scratch <- 快速实验使用的草稿笔记本
├── references <- 参考文献相关资料
├── reports <- 报告与图表存放位置
│   └── figures <- 图表文件夹
├── src <- 源代码，包括主程序和辅助功能
│   ├── data_preprocessing.py <- 数据预处理脚本示例（可能）
│   ├── models <- 与模型训练相关的Python文件
│   └── utils <- 辅助工具函数
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── envweibull.yml <- 环境配置文件
├── Makefile中的环境创建命令
├── README.md项目主描述文件
├── requirements.txt <- 项目依赖列表
├── setup.py <- Python包安装设置文件
└── [其他必要的脚本和配置文件]

2. 项目启动文件介绍

项目的核心启动涉及几个关键步骤，而非单一的“启动文件”。主要通过Makefile中的命令来管理整个流程。例如：

启动训练: 使用make train_ims或make train_femto来分别训练IMS和FEMTO数据集的模型。
环境设置: 利用make create_environment根据操作系统创建Conda虚拟环境，环境配置信息位于envweibull.yml中。

因此，虽然没有直接的启动脚本，但通过执行Makefile中的相应指令即可开始项目的主要任务。

3. 项目的配置文件介绍

envweibull.yml: 这是虚拟环境的配置文件，它定义了项目运行所需的所有Python包及其版本。在终端运行conda env create -f envweibull.yml将根据该文件创建一个名为weibull的环境，确保所有必需的依赖项得到满足。
Makefile: 不典型地作为配置文件，但其包含了多个命令，这些命令指导如何设置环境、下载数据、训练模型、以及生成报告等，间接充当了项目配置和执行流程的控制中心。
配置参数通常在Makefile中设定：比如在进行模型训练时，可能会有随机搜索参数的默认设置，这些可以直接在Makefile内调整，以适应不同实验需求。

总之，项目的核心操作不是通过传统意义上的配置文件触发，而是通过一系列命令和脚本结合Makefile来实现，确保研究的可复制性和灵活性。用户需通过阅读Makefile和执行其中的指令来推进项目流程。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考