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以三维激光扫描系统获取变电站电气设备的点云数据,采用预处理措施后,通过模糊聚类使得点云数据朝着目标类别靠近,并通过加强似然系数对其进行修正,获得具有最大概率分布的目标关联概率矩阵,最后将其送入基于SVM改进的Adaboost算法分类器中进行分类识别。仿真结果表明训练精度与测试精度均高于98%,具有良好的识别精度。