13、智能非侵入式设备识别方法研究

智能非侵入式设备识别方法研究

1. MLKNN在多标签设备识别中的评估

在非侵入式设备识别领域，MLKNN模型的性能评估至关重要。为了全面评估MLKNN在该领域的表现，我们选取了六项多标签分类指标，分别是One Error、Hamming Loss、Ranking Loss、macro - F1score、micro - AUC和micro - F1score。

1.1 不同K值下模型性能分析

MLKNN的参数k对模型性能有显著影响。随着k值的增加，Hamming Loss、Ranking Loss、macro - F1score和micro - F1score等指标会变差，但变化幅度不大。这表明当k值增大时，MLKNN模型的性能会稍有下降，但整体仍能保持令人满意的水平。而micro - AUC指标在k = 6时达到峰值，这意味着在该点上某些设备的预测准确性得到了大幅提升。综合考虑，为了使MLKNN模型在多标签非侵入式设备识别问题上达到最佳性能，我们将k值设定为1。

1.2 最优K值下MLKNN的详细性能分析

实验中，k的最优值为1。从相关图表和数据可以看出，洗碗机的识别准确率最高，测试集中的所有样本都被正确预测。而Bathroom GFI和微波炉的预测结果相对较差，这主要是由于这两类设备的样本数量较少。总体而言，MLKNN的识别结果足够准确，能够满足实际应用的需求。

1.3 Ranking SVM模型和MLKNN模型的效率比较分析

通过对比Ranking SVM和MLKNN的训练时间和测试时间，我们发现与Ranking SVM模型相比，MLKNN模型所需的计算资源更少，训练时间大幅缩短。