帮我用python写一个利用神经网络技术处理振动特征提取数据后建立RUL曲线

当然可以，以下是一个简单的Python代码示例，用于利用神经网络技术处理振动特征提取数据并建立RUL曲线：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv('vibration_data.csv')

# 特征提取
features = data.drop(['RUL'], axis=1)
labels = data['RUL']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# 预测RUL曲线
RUL_curve = model.predict(features)

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，您需要根据您的数据和问题进行适当的修改和调整。