基于图像编码与深度学习的非侵入式负荷识别方法

非侵入式负荷识别(non-intrusive load monitoring,NILM)是一种不依赖用户内部装置,仅凭借外部分析工具和手段即可实现用户用电行为自动感知的方法.提高非侵入式负荷识别的精度,对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于彩色图像编码与深度学习的电力负荷识别方法.该方法首先在传统电压-电流(V-I)灰色轨迹法的基础上,利用双线性插值技术有效解决了像素点不连续的问题;然后考虑了特征之间的互补性,通过构造电流(R)、电压(G)和相位(B)3个通道,将数值特征嵌入灰色V-I轨迹中,从而得到了蕴含丰富电气特征的彩色V-I图像;最后,采用AlexNet深度学习算法对彩色V-I图像和对应设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果表明,提出的负荷识别方法的准确率高达97.7％.该结果充分验证了上述方法的有效性.     

基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识

针对目前非侵入式负荷辨识存在模型训练时间过长以及负荷特征相近的电器辨识精度不高的问题,提出了一种基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识方法。以稳态电流信号为基础,通过提取峰值因数表征波形的畸变程度,采用裕度因子表征信号的平稳程度,谱熵表征频谱结构复杂程度,并结合PSO-SVM实现负荷辨识。结果表明,新方法可解决电器电流波形相近不易识别的难题,减少训练时间,有效提高识别准确率和效率。所提方法将振动信号特征作为负荷特征引入负荷辨识领域,为非侵入式负荷辨识技术的特征选取提供了新思路,其中谱熵作为对负荷敏感的关键特征,与其他特征组合可明显提高辨识率,为实际应用中负荷特征的灵活选择提供了参考。     

基于CNN与K-means聚类的非侵入式电器负荷识别方法

针对目前非侵入式负荷监测仅能识别单个家用电器、多种家用电器同时运行识别率低的问题,提出一种基于卷积神经网络（CNN）与K-means聚类结合的非侵入式家用电器识别方法。首先,通过改进的CUSUM边沿检测算法对获取的用户用电数据进行时间检测,提取负荷发生投切事件的功率波形;其次,通过高斯滤波法对提取的功率波形进行滤波处理,并将处理后的波形转化为像素图作为负荷特征库,一部分作为训练集用来训练K-means算法改进后的CNN模型,一部分作为测试集测试模型识别的精度;最后,利用搭建的实验平台进行实际测试分析。实验结果表明,所用模型对7种家用电器的识别率均为100%,验证了模型的有效性。通过K-means算法对卷积神经网络进行改进,增大相似特性负荷特征之间的区别,提高负荷辨识的准确率,为非侵入式负荷检测技术开发提供了参考。     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55％.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.     

基于HOG和SVM的非侵入式负荷识别

智能电网时代,准确高效的居民用电负荷评估对改善和调节电力网络的传输结构至关重要.对用户用电的电流、有功功率和谐波电流等数据进行数据预处理,基于对偶树复小波变换对数据降噪,建立基于HOG和SVM分类识别模型提取数据特征,并进行负荷识别.非侵入式负荷识别极大地降低数据收集和分析成本,对居民使用电器类型和数量的实时监测,为准确估算居民用电载荷提供可靠依据.     

改进的mRmR特征选择方法在人体行为识别中的应用

在基于惯性传感器人体行为识别的研究中,特征选择的作用是挑选相关特征,以提高分类性能,去除冗余特征以降低计算复杂度。针对传统的过滤式特征选择方法仅使用一种相关度量系数筛选特征效果不佳的问题,提出一种改进的基于最大相关与最小冗余(mRmR)准则的特征选择方法。该方法在基于mRmR准则下,采用多种相关度量系数融合的方式,在考虑分类类别的条件下,分析待挑选特征与已选特征间的相关性对特征筛选可能产生的积极影响,以去除部分冗余、不相关特征,进而得到初选特征子集;然后利用二进制数对筛选后的特征编码,通过遗传算法搜索最优或次优特征子集。分别使用SVM和KNN分类器对7种日常行为进行分类。实验结果表明,与其他几种方法相比,该方法对实验分类的7种行为有最高的总体平均识别精度,通过SVM和KNN分类的各行为总体平均识别精度分别达到了97.02%和95.73%,与传统的mRmR方法相比,分别提高了13.72%和9.92%。     

基于随机森林-遗传算法-极限学习机的非侵入式负荷识别方法

提高负荷识别准确率是实现非侵入式负荷监测的关键技术。针对现有模型识别准确率低,特征冗余度高、可分性较差的问题,提出一种基于随机森林(RF)和遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)的负荷识别方法。首先从稳态电流信号中提取时域和频域信息作为负荷特征。为进一步减小特征集的冗余度并剔除可分性较差的特征,使用随机森林算法对特征进行优选,得到最优特征集。最后使用遗传算法优化极限学习机的权值和偏置参数,建立负荷识别模型。利用所建立的模型对11个家用电器共16种负荷状态进行识别,实验结果表明,所提模型可以提高识别准确率,使用该模型可以对家用负荷进行快速有效识别。     

基于混合特征图的非侵入式负荷监测算法

针对目前的非侵入式负荷监测算法所需运算成本高、难以实用推广的现状，提出一种低运算成本的基于混合特征图的非侵入式负荷监测算法。首先，提取设备的功率特征和稳态电压-电流轨迹图特征，将设备功率特征进行维数变换后与电压-电流轨迹特征图组合，得到设备混合特征图。该特征图以小尺寸灰度图为载体，减小了硬件存储与模型算力的成本。然后，基于LeNet卷积神经网络建立设备辨识模型，以混合特征图为输入，实现对设备种类的辨识。最后，使用PLAID数据集对所提算法的结果准确性与计算性能进行测试。结果表明：所提算法的设备辨识准确率可达92.7%,与辨识准确率相差小于1%的同类算法相比，在算法参数量和运算量方面减少了99%,能有效减少NILM的运算成本。     

一种基于改进邻域粗糙集中属性重要度的快速属性约简方法

冗余属性过多是影响分类算法运行效率和准确率的重要因素。为了提高分类算法的运行效率和分类准确率,提出一种基于改进邻域粗糙集属性重要度的快速属性约简算法。首先,提出一种改进的KNN属性重要度;其次,利用改进过属性重要度的邻域粗糙集对原始数据的条件属性进行重要度排序,利用排序结果对原始数据进行属性约简,得到约简后的特征子集;最后,将约简后的特征子集输入分类模型进行分类预测。实验仿真结果表明,与改进前的基于邻域粗糙集的属性约简算法相比,所提出的方法具有较高预测精度和较快运行速度。     

基于内容的藻类图像分类检索算法

为解决藻类图像分类检索的问题, 提出了一套基于内容的方法对藻类图像进行分类检索。针对海洋生物图像对颜色特征不敏感的特点, 采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法针对藻类图像的形状特征进行提取。使用PCA(Principal Component Analysis)技术对特征进行降维, 有效避免了维数灾难。采用K-means 算法进行聚类, 简单高效。用词包对聚类结果进行打包, 以便后续的识别。最后用KNN(K-Nearest Neighbors)算法进行识别检索。实验结果与事实吻合, 为藻类造成的环境污染问题的研究提供了有效的技术支持。     

基于改进K最近邻算法的中文文本分类

针对文本分类存在的高维文本问题,提出文档频率(DF)-卡方统计量特征提取方式,对特征项进行有效约减,降低文本维度,提高分类精度.在K最近邻(KNN)算法的基础上,针对待分类文本需要和大量训练集样本进行相似度计算的问题,提出一种基于分组中心向量的KNN算法,对类别内的样本集分组求出各组中心向量,使其重新代表训练库计算相似度,降低计算复杂度,提升算法的分类性能.通过实验表明:相较传统KNN算法,改进的算法在准确率、召回率及F值方面都有提升,与其他分类算法相比,具有一定的优势.     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

多特征筛选与支持向量机相融合的图像分类模型

针对图像分类中的特征选择问题,提出一种多特征筛选与支持向量机相融合的图像分类模型.首先提取图像的多种特征,并对特征进行归一化处理;然后根据平均影响值对特征进行筛选,选择一组最优的特征子集;最后采用支持向量机构建图像的多分类器.采用图像数据集SIMPLIcity进行仿真实验验证该模型的有效性.实验结果表明,该模型降低了图像分类的开销,提高了图像分类性能.