## 数据集介绍
HUST:华中科技大学
KIT-TJ:弛豫数据集
NASA:NASA数据集
MIT:麻省理工斯坦福数据集
RWTH:亚琛工业大学数据集
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基于 Python 实现的锂离子电池寿命预测项目源码+数据集+模型(毕业设计).zip 是一个包含多个文件的压缩文件,提供了一个完整的毕业设计项目。该项目基于 Python 编程语言,利用机器学习技术实现了对锂离子电池寿命的预测。 该压缩文件内包含了以下内容: 源码文件:包括数据预处理、模型训练、模型评估等部分的 Python 代码文件。 数据集:用于模型训练和测试的锂离子电池相关数据集。 这个毕业设计项目的代码经过优化和测试,具有良好的可用性和稳定性。通过学习和使用这个项目,用户可以深入了解机器学习在锂离子电池寿命预测领域的应用,掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技术,同时了解如何在毕业设计中完整地实现一个机器学习项目。
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基于Python实现的锂离子电池寿命预测项目源码+数据集+模型(毕业设计) .zip (2000个子文件)
dataset_proc.ipynb 645KB
LICENSE 35KB
readme.md 177B
MIT.npy 451KB
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HUST.npy 270KB
MIT.npy 258KB
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RWTH.npy 136KB
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KIT-TJ3.npy 24KB
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NASA.npy 13KB
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few-shot.pdf 1.46MB
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资源评论
- mountianfire1232025-01-07感谢大佬分享的资源,对我启发很大,给了我新的灵感。
- hu_jinhua2024-03-30资源内容总结地很全面,值得借鉴,对我来说很有用,解决了我的燃眉之急。
m明月Java3
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