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申请/专利权人：四川师范大学
摘要：本发明提供了一种基于k邻近域粗糙集的窃电检测方法，属于用电数据分析技术领域，该方法包括对用电数据进行规范处理，得到规范化后的用电数据；选取属性子集并计算各样本关于属性子集的第k距离；计算k近邻域关系矩阵以及各样本关于所选属性子集的可达距离；构造k邻域粒集合并计算各粒子的近似精度；计算各样本的局部可达密度；计算各粒子的粒异常度；集成规范化处理后的用电数据中所有样本关于选取的不同属性子集的k近邻域粒子的粒异常度作为各样本的异常分数；根据逐一判断各样本的异常分数是否大于预设的阈值确定是否为用电数据的异常点。本发明无需标记用电数据进行模型训练，能够有效地实现用电数据的窃电检测。
主权项：1.一种基于k近邻域粗糙集的窃电检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取用电数据，并对用电数据进行规范处理，得到规范化后的用电数据；S2、根据规范化后的用电数据，选取属性子集并计算各样本关于属性子集的第k距离；S3、根据第k距离以及k近邻域粗糙集理论，计算k近邻域关系矩阵以及各样本关于所选属性子集的可达距离；S4、根据k近邻域关系矩阵，构造k邻域粒集合并计算各粒子的近似精度；S5、根据可达距离，计算各样本的局部可达密度；S6、根据近似精度和局部可达密度，计算各粒子的粒异常度；S7、根据粒异常度，集成规范化处理后的用电数据中所有样本关于选取的不同属性子集的k近邻域粒子的粒异常度，作为各样本的异常分数；S8、逐一判断各样本的异常分数是否大于预设的阈值，若中，则输出用电数据的异常点，否则，视为正常点，并进行下一样本的判断，并重复步骤S8，直至所有对所有样本完成判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川师范大学 一种基于k近邻域粗糙集的窃电检测方法
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