[发明专利]基于聚类分析的台区户变关系识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于聚类分析的台区户变关系识别方法，其特征在于，包括：

开启主机模式，向台区网络发送调制的第一脉冲信息；

调整至从机模式，接收用户端的用户测量终端基于所述第一脉冲信息进行反馈而发送的调制的第二脉冲信息；

计算所述第二脉冲信息的特征信息；

通过半监督的聚类算法对所述特征信息进行分类，确定台区的户变关系。

2.根据权利要求1所述的基于聚类分析的台区户变关系识别方法，其特征在于，所述用户端的用户测量终端基于所述第一脉冲信息进行反馈而发送的调制的第二脉冲信息，包括：

所有用户测量终端在从机模式下接收到所述第一脉冲信息后，调整至主机模式并依次向所述台区网络发送多组调制的第二脉冲信息。

3.根据权利要求1所述的基于聚类分析的台区户变关系识别方法，其特征在于，计算所述第二脉冲信息的特征信息，包括：

对所述第二脉冲信息进行处理，选择所述第二脉冲信息中幅度特征、频率特征以及能量特征作为特征信息；所述幅度特征为第二脉冲信息的峰峰值，频率特征为第二脉冲信息傅里叶变化后幅度处对应的频率值，能量特征为第二脉冲信息的总能量；

利用主成分分析法对所述每个用户测量终端发送的多组第二脉冲信息形成的多个特征信息进行特征降维，得到降维后的特征信息。

4.根据权利要求1所述的基于聚类分析的台区户变关系识别方法，其特征在于，通过半监督的聚类算法对所述特征信息进行分类，确定台区的户变关系，包括：

向所述特征信息中添加多组已知台区归属的标记信息；

根据所述标记信息确定分类数目，并给定每个分类的分类中心初始值；

通过聚类分析算法对所有数据进行分类，得到所述特征信息对应的台区户变关系，所述所有数据包括所述特征信息和标记信息。

5.根据权利要求4所述的基于聚类分析的台区户变关系识别方法，其特征在于，通过聚类分析算法对所有数据进行分类，得到所述特征信息对应的台区户变关系，包括：

4.1、采用聚类分析法基于所述分类中心初始值对所有数据进行分类，得到各个聚类的初步分类结果；

4.2、根据所述初步分类结果计算得到各个聚类的分类中心；

4.3、根据所述分类中心重新对所述所有数据进行分类，得到各个聚类的分类结果，并计算分类误差E：

其中，k代表分类数目，C_i代表第i个聚类的数据集合，x_i代表第i个聚类的分类中心，1≤i≤k；

4.4、判断所述标记信息的分类结果是否分类正确，以及所述分类误差E是否小于预设阈值：

如果所述标记信息的分类结果均分类正确，并且所述分类误差E小于预设阈值，则所述特征信息对应的分类结果为最终的台区户变关系；

如果所述标记信息的分类结果均分类正确，并且所述分类误差E不小于预设阈值，则根据所述分类结果重新计算各个聚类的分类中心，再执行步骤4.3和步骤4.4的操作，直至所述标记信息的分类结果均分类正确，并且所述分类误差E小于预设阈值，获取此时所述特征信息对应的分类结果作为最终的台区户变关系；

如果存在至少一个所述标记信息的分类结果的分类不正确，则：

获取目标分类中心，所述目标分类中心为所述分类不正确之前的最近一次的所述标记信息的分类结果均分类正确时对应的分类中心；

为所述目标分类中心加上随机矢量作为新的分类中心再执行步骤4.3和步骤4.4的操作，直至所述标记信息的分类结果均分类正确，并且所述分类误差E小于预设阈值，获取此时所述特征信息对应的分类结果作为最终的台区户变关系；

所述分类正确为通过聚类分析算法对所述标记信息得到的分类结果与所述标记信息的已知台区归属相对应。