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气体绝缘电器（gas insulated switchgear，GIS）内部绝缘缺陷产生的局部放电（partial discharge，PD），特征表现较复杂，分散性大，易受运行环境影响，而基于PD统计特征模式识别的传统方法，特征量选取主观性较强，且容易丢失部分特征信息，尤其对自由金属微粒类型缺陷识别率较低。因此，提出了一种基于深度置信网络（deep belief nets，DBN）的GIS设备内部PD模式识别方法，DBN能从数据中自主学习出高阶特征，避免了特征量选取的主观影响，能较好识别自由金属微粒类型缺陷，且识别用时远低于支持向量机（support vector machine， SVM）和BP神经网络（back propagation neural networks，BPNN）算法，作为对GIS设备PD模式识别的新方法具有一定的实用价值。
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