电力设备缺陷识别中深度学习技术的应用进展

随着机器学习技术和深度学习算法的不断发展，深度学习技术在电力设备缺陷识别中的应用也越来越广泛。电力设备缺陷识别是一项非常复杂的任务，但是通过深度学习技术，可以更准确地确定设备中的故障和缺陷。电力设备缺陷识别中深度学习技术的应用进展，包括使用卷积神经网络进行图像识别、使用循环神经网络进行时间序列分析以及使用自编码器进行特征提取等方面。通过使用这些技术，我们可以更有效地识别设备中的缺陷和故障，提高电力系统的可靠性和稳定性。