摘要：输电线路中的大跨越段,造价高、重要性高且施工运行难度大,因此,其设计气象条件比一般线路严酷,对重要性和安全性的要求比一般线路高。由于导线的电气和机械特性决定了线路的建设和运行经济技术指标,因此,导线选择在工程中显得尤为重要。从导线材料、载流量、电气性能、机械性能、经济性能等方面进行综合比较,最终选择了JLHA1/G1A型钢芯铝合金绞线作为推荐方案。

摘要：标记分布学习是在以标记分布标注的示例上学习的新型学习范式,近年来已成功应用于面部年龄估计、头部姿势估计和情感识别等实际场景中。在标记分布学习中,需要足够多的标记分布数据才能训练出预测性能好的模型。然而,标记分布学习有时会面临标记数据不足和注释成本太高的困境。基于边际概率分布匹配的主动标记分布学习(Active Label Distribution Learning Based on Marginal Probability Distribution Matching,ALDL-MMD)算法是针对标记分布学习注释成本过高的问题而设计的,以减少训练模型所需的标注数据量,从而降低注释成本。ALDL-MMD算法训练了一个线性回归模型,在保证其训练误差最小的同时,学习一个反映未标记数据上选点需求的稀疏向量,使选点后的训练集和未标记集的数据分布尽量相似,并对这个向量做松弛化处理,以简计算。在多个标记分布数据集上的实验结果表明,在“Canberra Metric”和“Intersection”这两个衡量标记分布的指标上,ALDL-MMD算法优于已有的主动示例选择方法,体现了其在降低注释成本方面的有效性。