利用基于模糊邻域保持分析的 QR 分解改进家用设备识别
信号处理
2020-09-18 v1 计算机与社会
摘要
本文提出一种新的设备识别方案，引入一种新颖的方法来提取高度判别性的特征集合，这些特征能够显著区分不同设备的能耗足迹。在此背景下，一种精确而强大的特征投影技术，即基于模糊邻域保持分析的 QR 分解（FNPA-QR），被应用于所提取的时域能耗特征。FNPA-QR 旨在缩小类间特征的距离并增大不同类别特征之间的间隔。随后，还设计了一种新颖的装袋决策树（BDT）分类器以进一步提高分类准确率。所提出的技术随后在三个以低频和高频采集的家电能耗数据集上进行了验证。所得的实际结果指出了基于时域的 FNPA-QR 与 BDT 的出色分类率。
引用
@article{arxiv.2009.08282,
title = {Improving in-home appliance identification using fuzzy-neighbors-preserving analysis based QR-decomposition},
author = {Yassine Himeur and Abdullah Alsalemi and Faycal Bensaali and Abbes Amira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.08282},
year = {2020}
}