基于深度学习锂离子电池容量估计方法的特征选择;目录;研究背景;“碳达峰”和“碳中和”;汽车行业脱碳的重要途径：电动化;锂电池是动力电池最主要选项;电池容量估计;在电池使用过程中，正负极的电位曲线会相对滑动或收缩。相应地，电池的充电曲线随着电池的老化而发生有规律的变化。所以，基于部分充电曲线和深度学习的电池容量估计方法已被广泛应用。;研究现状;面临的挑战;课题组工作介绍;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1.数据标准化：首先，将原始数据进行标准化处理，确保不同指标之间具有可比性。

2.计算信息熵：对于每个指标，计算其信息熵。信息熵表示了该指标对决策的不确定性或随机性，信息熵越小表示