Concordia University (Canada).;
机译:使用模式识别方法将房屋的总用电量分解为主要的最终用途
机译:通过基于规则的方法,自动化的家庭用水终用分类
机译:根据全屋计量数据估算住宅最终用途负载形状
机译:自动识别家庭能源显示数据分类中的主要最终用途
机译:非侵入式负载分解计算机程序,用于估算住宅建筑物中主要最终用途的能耗。
机译:使用EEG和ECG信号进行认知负荷的模式识别
机译:从全屋小时数据中分类电能最终用途的类别
机译:测量的商业负载形状和能量使用强度以及LBL最终用途分解算法的验证。总结报告