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内容简介：本书全面探讨基于机器学习的电力设备物理场仿真技术，着重于通过机器学习技术，提高电力设备仿真的精度和效率。内容涵盖电力设备类型与训练数据集规模研究、故障区域仿真精度提升、几何变形仿真，以及实际应用中的仿真平台建设。书中通过多个实际案例，展示如何利用数据驱动的模型来提升仿真速度，并为未来电力设备领域的发展提供重要的理论依据和实践指导。