| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第20-34页 |
| 2.1 数据预处理技术 | 第20-23页 |
| 2.2 盲源分离技术 | 第23-24页 |
| 2.3 稀疏编码方法及应用 | 第24-26页 |
| 2.3.1 稀疏编码 | 第24-25页 |
| 2.3.2 非负稀疏编码 | 第25-26页 |
| 2.4 约束最优化问题的研究 | 第26-27页 |
| 2.4.1 等式约束最优化问题 | 第26-27页 |
| 2.4.2 不等式约束最优化问题 | 第27页 |
| 2.5 非负矩阵分解方法及其应用 | 第27-31页 |
| 2.5.1 非负矩阵分解方法 | 第28-29页 |
| 2.5.2 正则化的NMF方法 | 第29-30页 |
| 2.5.3 结构化的NMF方法 | 第30页 |
| 2.5.4 广义的NMF方法 | 第30页 |
| 2.5.5 非负矩阵的求解 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-34页 |
| 第3章 智能家庭用电数据分解方法建模 | 第34-46页 |
| 3.1 智能家庭用电数据分解研究现状与问题 | 第34-39页 |
| 3.1.1 非负矩阵分解与正则项优化的研究 | 第34-36页 |
| 3.1.2 非负矩阵分解与源分离的研究 | 第36页 |
| 3.1.3 非负稀疏编码和智能家庭用电数据分解方法的研究 | 第36-38页 |
| 3.1.4 智能家庭用电数据分解算法中存在的问题 | 第38-39页 |
| 3.2 智能家庭用电数据的分解模型的建立 | 第39-44页 |
| 3.2.1 分解模型基础框架设计 | 第39-40页 |
| 3.2.2 分解模型的建立 | 第40页 |
| 3.2.3 分解过程中的一致性优化 | 第40-43页 |
| 3.2.4 算法求解 | 第43-44页 |
| 3.3 算法伪码 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 用户用电模式相似性分析及建模 | 第46-58页 |
| 4.1 数据分析 | 第46-49页 |
| 4.2 用户用电模式相似性建模 | 第49-52页 |
| 4.3 基于用电模式约束的智能家庭用电数据分解模型 | 第52-54页 |
| 4.3.1 用户用电相似性约束的智能家庭用电数据分解算法 | 第52页 |
| 4.3.2 算法求解 | 第52-54页 |
| 4.4 分解步骤总结 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 智能家庭用电数据分解算法的性能比较与结果分析 | 第58-72页 |
| 5.1 实验目标 | 第58页 |
| 5.2 数据集 | 第58-59页 |
| 5.3 数据预处理 | 第59-62页 |
| 5.4 实验系统设计 | 第62-67页 |
| 5.4.1 智能家庭用电数据分解统一框架的建立 | 第62-64页 |
| 5.4.2 分解框架中的核心功能模块分析 | 第64-65页 |
| 5.4.3 实验详细设计 | 第65-66页 |
| 5.4.4 评测标准 | 第66-67页 |
| 5.5 实验结果 | 第67页 |
| 5.6 参数比较 | 第67-71页 |
| 5.6.1 一致性参数λ的对比分析 | 第68-69页 |
| 5.6.2 同质性参数Ei的对比分析 | 第69-71页 |
| 5.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
