定义数据集名称

dataset = 'FD003'

定义模型保存路径

path = './models/FD003.h5'

调用utils模块中的get_data函数，获取训练集、验证集和测试集的数据和标签

sensors表示传感器数量

sequence_length表示每个序列的长度

alpha表示损失函数中的参数

threshold表示截断值

x_train, y_train, x_val, y_val, x_test, y_test = utils.get_data(dataset, sensors, sequence_length, alpha, threshold)

调用utils模块中的results函数，对模型进行测试并保存模型

np.concatenate((x_train, x_val))表示将训练集和验证集的数据合并

np.concatenate((y_train, y_val))表示将训练集和验证集的标签合并

y_test.clip(upper=threshold)表示将测试集的标签中大于阈值的值截断

utils.results(path, np.concatenate((x_train, x_val)), np.concatenate((y_train, y_val)), x_test, y_test.clip(upper=threshold)