基于多标签一致深度字典学习与深度变换学习的智能电表测量中多种电器同时检测
信号处理
2019-12-17 v1 机器学习
摘要
目前已有若干著名的非侵入式电器负荷监测方法：基于规则、随机有限状态机、神经网络和稀疏编码。最近若干研究提出了一种基于多标签分类的新方法。不同电器被视为独立类别，任务是在给定总智能电表读数下识别这些类别。该领域先前的研究使用 MLKNN 和 RAKEL 等现成算法来解决此问题。在本工作中，我们提出一种基于深度学习的技术。基于深度学习的多标签分类研究极少；两种解决上述问题的新深度学习技术——深度字典学习和深度变换学习——是本研究的基本贡献。在基准数据集上的详尽实验结果表明，相较现有研究有显著改进。
引用
@article{arxiv.1912.07568,
title = {Simultaneous Detection of Multiple Appliances from Smart-meter Measurements via Multi-Label Consistent Deep Dictionary Learning and Deep Transform Learning},
author = {Vanika Singhal and Jyoti Maggu and Angshul Majumdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.07568},
year = {2019}
}
备注
Final paper accepted at IEEE Transactions on Smart Grid