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在气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)实体模型中分别放置了针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒放电模型,用超声波传感器采集到其放电波形。对放电波形提取的特征向量进行局部线性嵌入(local linear embedding,LLE)算法降维处理,用降维后的向量作为输入对BP_Adaboost分类器进行训练和测试类型识别。识别结果表明,用这样方法进行GIS绝缘缺陷类型识别可以在减少计算量的同时保持较高的识别率,说明了其在局部放电模式识别应用中的有效性。