## 1.代码
### 1.1 模型代码
**版本1.0**:包含TE_main1(5个)和TE_main2(4个),前者用于特征提取,后者用于分类器。此版本模型均为二分类,且前者提取到的特征会保存为csv文件,后者直接读取csv文件训练二分类器,并做预测。
*第一版的一个未完成代码:TE_main_tSNE.py,该代码是为了复现 “SAE+t-SNE+DBSCAN&K-means”这篇论文,但是没有完成.*
**版本2.0**:包含TE_Main_DAE+Softmax.py和TE_Main_LSTM&DAE+Softmax.py两个文件(“预训练 + 微调”)。
**版本3.0**:包含TE_FinalModel1 ~ TE_FinalModel10共10个文件。这个版本的模型思想是:将正常样本和故障样本分开提取特征,分开训练二分类器(也是每个故障单独研究),效果极好,最后一个LSTM模型直接训练、测试全部达到了100%,这是因为人为干预了分类器的训练,所以这个版本模型不符合实际规律。
**版本4.0**:TE_FinalModel1 ~ TE_FinalModel10中,