技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于模糊神经网络的用电异常行为识别方法，从用电数据库中抽取部分用户的原始数据作为样本数据；进行数据预处理；在分析历史用电异常行为案例的基础上，设计用电异常行为评价指标体系；利用预处理后的数据构建专家样本；以异常用电行为标志为输入项，以异常用电嫌疑系数为输出项，构建模糊神经网络模型；将测试数据输入所构建的模糊神经网络模型，进行异常用电行为诊断；对异常用电诊断结果做出评价，设定目标评价，优化模型。本发明实现了用电异常行为的自动化识别诊断，利用模糊神经网络的方法，实现了系统的自动训练学习和建模，达到快速又精准的定位嫌疑用户，为获取各种异常用电的违规行为提供的便利。
技术研发人员：徐凯;方建安
受保护的技术使用者：东华大学
技术研发日：2018.02.01
技术公布日：2018.08.17