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氣體絕緣電器（gas insulated switchgear，GIS）內部絕緣缺陷產生的局部放電（partial discharge，PD），特征表現較復雜，分散性大，易受運行環境影響，而基于PD統計特征模式識別的傳統方法，特征量選取主觀性較強，且容易丟失部分特征信息，尤其對自由金屬微粒類型缺陷識別率較低。因此，提出了一種基于深度置信網絡（deep belief nets，DBN）的GIS設備內部PD模式識別方法，DBN能從數據中自主學習出高階特征，避免了特征量選取的主觀影響，能較好識別自由金屬微粒類型缺陷，且識別用時遠低于支持向量機（support vector machine， SVM）和BP神經網絡（back propagation neural networks，BPNN）算法，作為對GIS設備PD模式識別的新方法具有一定的實用價值。
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