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改良式智慧家庭電器辨識演算法及其應用之研究

為了解決ASUS WiFi 6 Mesh的問題，作者葉祐佑 這樣論述：

本研究以智慧家庭電能管理系統為對象，對現有智慧插座與機器學習演算法於電器辨識上的性能進行改善。智慧家庭電能管理系統由智慧電錶、智慧插座、無線通訊設備及伺服器所組成。本研究透過智慧插座以200Hz取樣頻率收集家用電器運轉特徵參數，使其取得的參數足以代表不同電器啟動至穩態期間之耗電特徵，並藉由Wi-Fi傳送至伺服器，接著使用Z-Score進行數據標準化，並以主成分分析(PCA)演算法將特徵矩陣維度降低，並導入機器學習演算法中進行電器辨識。本研究採用支撐向量機(SVM)、K最近鄰居(KNN)、高斯過程分類(GPC)及Bagging決策樹(BDT)四種分類演算法進行電器辨識，同時以起居室作為使用情境

，針對立式電扇、白熾燈泡、液晶電視、檯燈、桌上型電腦及電腦螢幕等家用電器進行電器辨識，並以準確度、精確度、召回率及F值等指標評估其電器辨識性能。結果顯示SVM的準確度為96.67%，KNN、GPC及BDT皆為98.33%；執行時間方面，SVM最短，約7毫秒；GPC則最長，約12.8秒。