本发明公开了一种非侵入式负荷识别方法及其测试系统，基于小波设计和数据挖掘协同训练，通过一对余算法，结合决策树模型和k最近邻分类器对瞬态电流信号数据集进行协同训练，以对数据集中的各瞬态电流信号进行分类，并据此预测各负载的类别，从而实现了以下有益效果：1.小波变换能较好的定位待识别信号的波形特征，具有多分辨率的特点，在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，利于提取负载有效的特征信息。2.基于k最近邻分类器和决策树模型协同训练的算法不但降低了计算的复杂度，而且提高了预测精度。3.随着负载数量的增加，该识别方法具有计算时间短，可靠性高的优势。