本書主要介紹了變電站智能巡檢數(shù)據(jù)辨識技術(shù)及應(yīng)用，全書分為基礎(chǔ)、技術(shù)和應(yīng)用三篇�；�礎(chǔ)篇包括第1、2章：第1章介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)，并詳細(xì)闡述了深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用；第2章探討了變電站智能巡檢技術(shù)的重要性、傳統(tǒng)方法的局限性及智能巡檢技術(shù)的發(fā)展趨勢。技術(shù)篇包括第3~5章：第3章深入分析了變電站數(shù)據(jù)的特征，包括數(shù)據(jù)種類、特點，以及數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取技術(shù)；第4章研究了基于少樣本和域適應(yīng)的變電主設(shè)備缺陷識別技術(shù)；第5章基于深度學(xué)習(xí)的變電表計類、刀閘狀態(tài)識別技術(shù)，為變電站關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)識別提供了創(chuàng)新性的解決方案。應(yīng)用篇包括第6章，展示了深度學(xué)習(xí)在變電站智能巡檢數(shù)據(jù)辨識中的實際應(yīng)用案例，包括模型選擇與優(yōu)化、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型訓(xùn)練與評估。第7章討論了變電站智能巡檢數(shù)據(jù)辨識技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)、解決策略及未來研究方向，并對技術(shù)應(yīng)用的前景和社會效益進(jìn)行了展望。