抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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スマートコミュニティにおけるユーザ挙動の解析におけるユーザの電力負荷特性の選択における低い精度の問題の観点から,改良ReliefFアルゴリズムを提案した。改良ReliefFアルゴリズムモデルを通して,多数のユーザ電力データを処理した。次に,FCMクラスタリングアルゴリズムをクラスタ分析のために用いた。改良ReliefFアルゴリズムをFCMアルゴリズムと結合して,電力利用者のモデルのための改良ReliefFアルゴリズムの有効性を確かめた。実験データは,データを収集することができる知的公園に由来する。改良ReliefFアルゴリズムとFCMクラスタリングアルゴリズムを用いて,ユーザを分類した。結果の精度は95.43%である。改良ReliefFモデルがより信頼できることを証明した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】