《表1 案例A缺陷概率：基于卷积神经网络的开关柜故障率预测方法》

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《基于卷积神经网络的开关柜故障率预测方法》

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案例A中某配电站开关柜现场局部放电，对此设备故障出现前3个月的特高频检测数据进行记录。图4为案例A在检测过程中得到的PRPS图谱之一。对案例A数据预处理后，将故障前1个月的数据输入缺陷分类模型，得到该案例缺陷类型的概率，结果见表1。