[发明专利]基于用户用电数据的能效分析方法

权利要求书

1.基于用户用电数据的能效分析方法，其特征在于包括以下步骤：

1)设置决策表S＝<U_rR_rV_rf>，其中R＝C∪{d}是属性集合，子集C和{d}分别为条件属性和决策属性集，U＝{x₁，…,x_r，}是有限的对象集合；设置决策种类的个数为r(d)；属性a的值域V_a上的一个断点记为(a，c)，其中a∈R，c为实数值；选用中值序列作为候选典型分割点；

在值域V_a＝[s_a，g_a]上的任意一个断点集合设置了V_a上的一个分类P_a，

其中，并且任意的P＝∪_a∈RP_a定义一个新的决策表S^p＝<U^p，R^p，V^p，f^p>；

当新的信息系统有r(d)个决策属性，任一条件属性x离散成r(x)个区间时，有样本数：

其中，N_ij是区间中属于分类d_i的样本数目；N_j是区间中的样本数目，且有N_i是分类d_i中的样本数目，且有

对于N条记录的原始知识库，在决策属性值为j(j＝1，…，n，n为决策的种类数)的实例中，属于集合X且属性a的值小于断点值的实例的个数记为：

属于集合X且属性a的值大于断点值的实例的个数记为：

其中，为属性a上的第m个断点，1≤m≤n_a，n_a为属性a的断点总数，是由断点可以分开的实例的集合，U为实例全集；则所有属于集合X且小于的实例个数和所有属于集合X且大于的实例个数分别记为：

根据上面离散化以后的结果形成可辨识矩阵：

2)对于约简以后得到的规则库，依次检查所有决策不同的规则，在以信息系统形式表示的规则中，如果两条规则的决策不同，而且条件属性之间对应相等或其中一条记录在值不相同的属性上被标为“*”，设置系统中全部条件属性数为m，其中规则A包含r₀个条件属性，规则B包含r_i个条件属性，则A规则相对于B规则的可信度ρ为：

如果不存在规则B，则设置r₁＝0；

当某规则与n条决策不同的规则之间满足上述关系，可信度ρ取它们的算术平均值：

然后，将得到的各个规则置信度写入对应规则的相关字段，得到最后的诊断知识库。

2.根据权利要求1所述基于用户用电数据的能效分析方法，其特征在于还包括步骤3)设置待分类样本的特征向量集为{X1,X2,…,XN}，类的数目K事先设定；

4)取定K类和选取K个初始聚类中心，按照最小距离原则将各样本分配到K类中的某一类，之后不断计算类中心和调整各样本的类别，最终使各样本到其所属类别中心的距离平方之和最小。

3.根据权利要求2所述基于用户用电数据的能效分析方法，其特征在于所述步骤4)包括以下步骤：

a)任选K个样本特征向量作为初始聚类中心，Z1(0),Z2(0),…,Zk(0)，令k＝0；

b)将待分类样本特征向量集{Xi}中的样本逐个按最小距离原则划分给某一类，即如果则判

式中表示X_i和的中心的距离，上角标表示迭代次数，于是产生新的聚类

c)计算重新分类后的各类中心：

式中为类中所含样本的个数；采取平均的方法计算调整后的各类中心；

d)如果则算法结束，否则k＝k+1，转到c)中。