锂离子电池健康退化监测的多源域适应
用法main.py：运行可行，并且可以保存训练损失和预测结果以进行绘图。 plot.py：用于可视化作者在手稿中呈现的预测结果。 data_process.py：用于在训练过程中加载数据和加载批处理数据。 function.py：用于定义对抗性学习的反向层。 MMD.py：用于定义源域和目标域之间的MMD丢失。 Model.py：用于定义基本模型（即MSDAN）。
操作步骤首先，运行main.py对MSDAN进行训练，保存训练损失和预测结果。 其次，运行plot.py以可视化预测结果和训练损失。
数据下表列出了有关每个实验的源域和目标域的详细信息。 编号传输方向源域目标域1 C2＆C3→C1条件2和条件3条件1 2 C1＆C3→C2条件1和条件3条件2 3 3 C1＆C2→C3条件1和条件2条件3对于目标域，使用了三个电池进行训练，其余的一块电池用于
