| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于欧氏距离聚类算法改进的研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 负荷模式提取的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 课题所做工作与章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 聚类方法与标准化方法的适配研究 | 第13-21页 |
| 2.1 聚类算法及预处理 | 第13页 |
| 2.2 简要介绍聚类方法 | 第13-17页 |
| 2.2.1 K-means 聚类算法基本原理 | 第13-15页 |
| 2.2.2 FCM 聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.2.3 SOM 聚类算法 | 第16-17页 |
| 2.3 数据预处理方法介绍 | 第17-19页 |
| 2.3.1 标准差标准化 | 第17页 |
| 2.3.2 极大值标准化 | 第17页 |
| 2.3.3 总和标准化 | 第17-18页 |
| 2.3.4 最大-最小值法 | 第18页 |
| 2.3.5 平均数方差法 | 第18页 |
| 2.3.6 小数定标标准化 | 第18页 |
| 2.3.7 改进的标准差标准化方法 | 第18-19页 |
| 2.4 算例分析 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 K-means 聚类算法中不同距离定义对于聚类结果的影响研究 | 第21-31页 |
| 3.1 K-means 聚类算法的改进 | 第21-24页 |
| 3.1.1 基于欧氏距离的 K-means 聚类算法 | 第21页 |
| 3.1.2 基于曼哈顿距离的 K-means 聚类算法 | 第21页 |
| 3.1.3 基于切比雪夫距离的 K-means 聚类算法 | 第21-22页 |
| 3.1.4 基于夹角余弦的 K-means 聚类算法 | 第22页 |
| 3.1.5 基于相关系数的 K-means 聚类算法 | 第22-23页 |
| 3.1.6 基于标准化欧式距离的 K-means 聚类算法 | 第23页 |
| 3.1.7 基于加权欧式距离的 K-means 聚类算法 | 第23-24页 |
| 3.2 聚类方法的评价和比较 | 第24-30页 |
| 3.2.1 常用曲线聚类评价指标 | 第24-29页 |
| 3.2.2 算例分析 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 负荷模式在用户用电异常检测中的应用 | 第31-38页 |
| 4.1 开发工具 | 第31-33页 |
| 4.1.1 MATLAB 与 C++ | 第31-32页 |
| 4.1.2 混合编程介绍 | 第32-33页 |
| 4.2 负荷模式 | 第33页 |
| 4.2.1 负荷模式及其提取 | 第33页 |
| 4.2.2 负荷模式应用 | 第33页 |
| 4.3 负荷模式在用电异常检测中的应用 | 第33-37页 |
| 4.3.1 用电异常分类 | 第33-34页 |
| 4.3.2 检测流程 | 第34-35页 |
| 4.3.3 应用示例 | 第35-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 结论与展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43页 |
