14、智能非侵入式设备识别的聚类方法研究

最新推荐文章于 2025-10-02 16:55:43 发布
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分类专栏： 智能设备识别与UEIOT的融合应用 文章标签： 智能设备识别 FGKM聚类 DBSCAN聚类
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智能非侵入式设备识别的聚类方法研究

在智能设备识别领域，聚类算法发挥着重要作用。本文将介绍两种常见的聚类方法——快速全局K均值（FGKM）聚类和基于密度的空间聚类与噪声应用（DBSCAN），并探讨它们在非侵入式设备识别中的应用。

1. 数据预处理

在进行设备识别实验时，采用了Controlled On/Off Loads Library（COOLL）数据集。该数据集包含12种电器，共42个实例，采样频率为100 kHz。

1.1 COOLL数据集概述
<
电器类型 实例数量 样本数量
绿篱修剪机 3 60
电钻 6 120
路由器 1 20
锯子 8 160
吹风机 4 80
灯具 4 80
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14、智能非侵入式设备识别的聚类方法解析
k6l7m8n9的博客
10-01 28
本文探讨了智能非侵入式设备识别中的两种聚类方法——快速全局K-均值（FGKM）和DBSCAN。基于COOLL数据集，通过数据预处理与PCA降维后，分别应用FGKM和DBSCAN进行设备聚类，并使用纯度、熵、NMI和兰德指数等指标评估性能。结果表明，FGKM在适当k值下表现良好，尤其适用于形状规则的聚类；而DBSCAN虽无需预设聚类数且能识别噪声，但因设备特征重叠严重导致分类效果较差。研究为实际场景中聚类算法的选择提供了参考。
13、智能非侵入式设备识别方法研究
gin88的博客
07-25 32
本文围绕智能非侵入式设备识别方法展开研究，重点探讨了多标签分类模型MLKNN和BPMLL的性能评估与比较，以及聚类方法FGKM和DBSCAN在设备识别中的应用。通过实验分析，三种多标签分类模型（MLKNN、BPMLL和Ranking SVM）在不同评估指标上表现各有优劣，均能满足实际应用需求。此外，聚类方法在处理海量负载数据方面展现出良好潜力，DBSCAN在聚类有效性指标上优于FGKM。文章最后提出了未来研究方向，包括提高特定设备识别精度、优化聚类算法以及融合多种技术以进一步提升设备识别效果。
15、智能非侵入式设备识别与优化方法解析
k6l7m8n9的博客
10-02 25
本文探讨了智能非侵入式设备识别中的聚类算法与优化方法。通过PCA融合特征，比较了k-均值、FGKM和DBSCAN在COOLL数据集上的性能，分析了DBSCAN参数对聚类效果的影响，并评估各算法优劣。结合WHITED数据集，介绍了基于加权谐波向量的特征提取与稳态电流分解方法，探讨了多目标优化在NILM中的应用潜力。文章总结了当前面临的聚类细化平衡、相似特征设备识别难等问题，并展望了算法融合、数据利用和模型优化等未来方向，为电力物联网中的设备识别提供了技术参考。
20、智能非侵入式设备识别的深度学习方法
gin88的博客
08-01 46
本文详细介绍了基于GRU网络、CNN、AlexNet和GoogLeNet的非侵入式设备识别方法，并对基于负载序列和图处理的设备识别实验进行了全面分析。通过对比不同模型在准确率、召回率、精确率和F1分数等方面的表现，探讨了其适用场景及优化方向。文章旨在为从事非侵入式设备识别领域的研究人员和工程师提供有价值的参考，推动该领域的技术发展和应用。
15、智能非侵入式设备识别技术解析
gin88的博客
07-27 38
本文详细解析了智能非侵入式设备识别技术，重点分析了FGKM和DBSCAN聚类算法在设备识别中的性能，并与传统k-均值算法进行了对比。通过COOLL数据集和PCA特征融合，评估了不同聚类方法的纯度、熵、NMI和RI等指标，确定了DBSCAN的最优参数配置。此外，文章还探讨了基于机器学习和数学优化的智能方法，特别是在稳态电流分解中的应用，介绍了多目标优化算法如NSGA-II、MOPSO和MOGWO的潜力。数据处理方面，采用了频率标准化和数据扩展策略，提升了数据质量。特征提取部分引入了加权谐波向量，提高了识别精度
4、非侵入式负荷识别技术：原理、方法与应用
gin88的博客
07-16 92
本文介绍了非侵入式负荷识别技术的原理、方法与应用。该技术通过数据采集、事件检测、特征提取和负荷识别等步骤，实现对电力负荷的准确分解和识别，有助于用户多元化、合理化用电，推动智能电网和能源管理的发展。文章详细阐述了各个技术模块的实现方法，包括事件检测中的专家启发式、概率模型和模板匹配方法，特征提取的稳态、暂态和非传统特征，以及负荷识别中的组合优化和模式识别方法。同时，文章还探讨了技术面临的挑战和未来发展方向。
4、非侵入式负载识别技术：原理与方法解析
k6l7m8n9的博客
09-21 47
非侵入式负载识别技术通过总入口处的电流、电压等数据实现对单个电器的能耗监测与分解，广泛应用于家庭、商业与工业场景。该技术涵盖数据采集、事件检测、特征提取和负载识别四大模块，结合稳态、暂态及非传统特征，利用组合优化与模式识别方法实现设备状态识别。尽管面临测量误差、模型优化和特征库构建等挑战，未来仍将在算法创新、多技术融合和应用拓展方面持续发展，助力智能电网与能源高效管理。
13、智能非侵入式设备识别技术解析
k6l7m8n9的博客
09-30 19
本文系统解析了智能非侵入式设备识别技术，重点研究了MLKNN、BPMLL和Ranking SVM三种多标签分类模型在设备识别中的性能表现。通过对比不同模型的评估指标，分析了各模型在准确率、训练效率和适用场景上的优劣。同时探讨了基于FGKM和DBSCAN的聚类方法在负载数据处理中的应用，并提出了提高特殊设备识别精度、优化聚类算法、多模型融合和实现实时识别等未来研究方向，为非侵入式负载监测技术的发展提供了全面的技术参考。
微分算法 非侵入式负荷识别_基于差量特征提取与模糊聚类的非侵入式负荷监测方法...
weixin_39888268的博客
12-22 565
DOI：10．7500／AEPS2O16O5O4O16 电力泰现自动 化 Autom ation of Electric Power System s 基 于差量特征提取 与模糊 聚类 的非侵入式 负荷监测方 法 孙 毅 ，崔 灿 ，陆 俊 ，郝建红 ，刘 向军 (华北 电力 大学 电气 与电子工程学院 ，北京市 102206) 摘 要 ：现 有非侵 入 式 负荷 监测 (NILM)方 法主要将 ...
智能非侵入式设备识别的聚类方法
### 智能非侵入式设备识别的聚类方法 在智能非侵入式设备识别领域，聚类算法发挥着至关重要的作用。本文将介绍两种常用的聚类方法——快速全局K均值（FGKM）聚类和基于密度的空间聚类应用与噪声（DBSCAN），并探讨...
手机端AIDE安卓的音乐播放器软件代码QZQ.txt
12-17
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PythonPytorch基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究
12-17
Python【Pytorch】基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究内容概要：本文介绍了基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断方法，利用Pytorch框架实现深度学习模型的应用。通过将振动信号转化为小波时频图，提取故障特征，并结合SwinTransformer这一基于Transformer架构的视觉模型进行分类识别，提升故障诊断的准确率与鲁棒性。该研究展示了深度学习在工业设备故障诊断中的潜力，特别是在处理非平稳信号和复杂工况下的有效性。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习理论知识的高校研究生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉Pytorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于旋转机械如电机、风机、齿轮箱等关键部件的轴承故障早期识别；②为智能制造与预测性维护系统提供技术支持；③推动传统信号处理与前沿深度学习模型（如SwinTransformer）在工业场景中的融合研究。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码实践操作，理解从小波变换到图像输入再到SwinTransformer建模的全流程，重点关注数据预处理与模型结构设计细节，并可通过更换数据集或调整网络参数进一步验证模型泛化能力。
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究（Matlab代码实现）
12-17
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一项关于短时倒谱（Cepstrogram）计算在时-倒频分析中的研究，并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法，能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征，适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值，展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析，帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群：具备一定信号处理基础，熟悉Matlab编程，从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标：①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系；②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断；③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析，注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响，同时可将该方法与其他时频分析方法（如STFT、小波变换）进行对比，以提升对信号特征的理解能力。
无人水下航行器(UUV)仿真研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-17
无人水下航行器(UUV)仿真研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕无人水下航行器（UUV）的仿真研究展开，基于Matlab代码实现对UUV的动力学模型、运动控制及导航仿真进行系统构建与验证。研究重点包括UUV的六自由度数学建模、环境干扰（如水流、浮力、阻力）的引入、姿态与轨迹控制算法的设计（如PID、滑模控制等），并通过Matlab/Simulink平台完成仿真验证，帮助理解UUV在复杂水下环境中的行为特性。此外，文档还提及与其他技术（如路径规划、信号处理、水下图像增强）的交叉应用，展现了UUV仿真的综合性与工程实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事海洋工程、自动化、机器人、控制理论等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于UUV控制系统的设计与算法验证；②支持水下机器人相关课程教学与实验仿真；③为水下探测、救援、勘探等实际应用场景提供技术预研和方案测试平台； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行逐模块调试与仿真，重点关注动力学建模与控制算法实现部分，同时可拓展学习文档中提到的路径规划、传感器融合等相关技术，以构建完整的UUV系统认知体系。
【泰迪杯数据分析】超市销售赛题程序 落地即用！.zip
12-17
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迪博内部控制指数（2000-2024年） .xlsx
12-17
数据简介 迪博内部控制指数是一种用于评估公司内部控制质量的指标体系，由迪博公司开发，旨在全面衡量上市公司内部控制水平与风险管控能力。 迪博内部控制指数采用千分制，范围为0-1000，数值越大表明企业内部控制质量越高。该指数以内部控制五大目标（战略、合规、经营、报告、资产安全）为导向，选取对应的指标进行评估，同时将内部控制缺陷作为修正变量，对基本指数进行修正，以更准确地反映公司内部控制质量。 迪博内部控制指数评级依据指数数值分布，将上市公司内部控制水平划分为四个级别、八个档次。 数据名称：迪博内部控制指数 数据年份：2000-2024年 数据范围：A股上市公司 相关数据 年份 证券代码 证券简称 辖区 证监会行业 申万行业 内部控制指数评级 内部控制指数评分 报告期
GE PACSystem IC695CPE400 9.40升级固件
12-17
GE PACSystem IC695CPE400 9.40升级固件
适用于在线评测系统（Online Judge）的Tampermonkey脚本，增强功能与界面
12-17
先看效果： https://pan.quark.cn/s/aceef06006d4 OJBetter OJBetter 是一个 Tampermonkey 脚本项目，旨在提升你在各个在线评测系统（Online Judge, OJ）网站的使用体验。 通过添加多项实用功能，改善网站界面和用户交互，使你的编程竞赛之旅更加高效、便捷。 ----- 简体中文 ----- 安装 主要功能 安装脚本，你可以获得： 黑暗模式支持：为网站添加黑暗模式，夜晚刷题不伤眼。 网站本地化：将网站的主要文本替换成你选择的语言。 题目翻译：一键翻译题目为目标语言，同时确保不破坏 LaTeX 公式。 Clist Rating 分数：显示题目的 Clist Rating 分数数据。 快捷跳转：一键跳转到该题在洛谷、VJudge 的对应页面。 代码编辑器：在题目页下方集成 Monaco 代码编辑器，支持自动保存、快捷提交、在线测试运行等功能。 一些其他小功能…… [!NOTE] 点击 网页右上角 的 按钮，即可打开设置面板， 绝大部分功能均提供了帮助文本，鼠标悬浮在 ”? 图标“ 上即可查看。 使用文档 了解更多详细信息和使用指南，请访问 Wiki 页面。 如何贡献 如果你有任何想法或功能请求，欢迎通过 Pull Requests 或 Issues 与我们分享。 改善翻译质量 项目的非中文版本主要通过机器翻译（Deepl & Google）完成，托管在 Crowdin 上。 如果你愿意帮助改进翻译，使其更准确、自然，请访问 Crowdin 项目页面 贡献你的力量。 支持其他OJ? 由于作者精力有限，并不会维护太多的类似脚本， 如果你有兴趣将此脚本适配到其他在线评测系统，非常欢迎，你只需要遵守 GP...
【创建计算机断层扫描金属制品】创建的计算机断层扫描金属伪影、该模拟为平行束CT（Matlab代码实现）
12-17
【创建计算机断层扫描金属制品】创建的计算机断层扫描金属伪影、该模拟为平行束CT（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种用于模拟计算机断层扫描（CT）中金属伪影的Matlab代码实现方法，该模拟基于平行束CT系统。通过构建包含金属物体的仿真模型，演示了金属在CT成像过程中如何导致伪影的产生，并提供了完整的Matlab代码以复现该过程。该资源适用于医学影像处理、CT成像算法研究及相关领域的科研人员，有助于理解金属伪影的形成机制并开发相应的校正算法。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学影像处理、CT成像技术或相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①学习和理解平行束CT成像原理及金属伪影的产生机制；②通过Matlab仿真掌握CT图像伪影的建模与可视化方法；③为后续开发金属伪影校正算法提供基础仿真平台； 阅读建议：建议结合文档中的代码逐步运行并调试，观察不同金属材质和分布对伪影的影响，同时可扩展至扇束或锥束CT模型以增强实际应用价值。
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资源摘要信息:"该文件提供了有关基于VI轨迹（VI代表电压和电流）的非侵入式负荷分解方法及系统的研究和开发。非侵入式负荷分解（NILM，Non-Intrusive Load Monitoring）是一种智能电网和能源管理领域的技术，它可以...
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