基于Gibbs随机场与模糊C均值聚类的图像分割新算法

模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图像.为了克服传统FCM算法的局限性,本文利用Gibbs随机场所描述的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,提出拒纳度的概念,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,继而提出基于Gibbs随机场与模糊C平均聚类的GFCM图像分割新算法.实验证明,利用本文所提GFCM算法可以有效地分割含噪声图像.

基于广义径向流模型的非均质孔隙含水层井流试验分析

Theis模型、Dupuit模型等经典井流模型分析非均质含水层井流试验数据有一定的局限性,获取的参数不适合表征非均质含水层特性。而GRF模型可以获取含水层流动特性的数据。相比于Theis模型、Dupuit模型,GRF模型更能表征非均质含水层特性。以黄石东湖新村棋盘洲长江大桥的抽水试验数据为例,采用Theis模型和GRF模型计算含水层渗透系数,结合实际水文地质条件,对比分析不同方法计算的水文地质参数,并计算含水层水流维数和表观压力传导系数(K_(f)/S_(sf))。结果表明:研究区含水层为细砂夹条带状黏土透镜体的非均质含水层,采用GRF模型计算结果更符合实际情况,渗透系数为4.09×10^(−3)cm/s;含水层水流维数为1.61,地下水为双线性流动状态,含水层对抽水试验的响应主要受黏土条带控制;观测井和抽水主井的K_(f)/S_(sf)呈非线性相关,进一步验证了含水层的非均质性。在非均质孔隙含水层中,应用多孔联合非稳定GRF井流试验方法不仅能确定水文地质参数,并且能丰富对含水层特性的认知。

人体足地接触模型的步速适用性

目的构建骨肌多体动力学足地接触模型,研究其适用速度范围。方法采集5名测试者的步态运动数据,以骨肌多体动力学仿真软件Any Body全身模型为基础,建立足地接触模型,分析慢走、正常行走、快走和慢跑不同步态速度下的地面反作用力(ground reaction force,GRF)和地面反作用力矩(ground reaction moment,GRM),并与测力板实验测量值进行对比,分析模型预测精度,获得足地接触模型的适用范围。结果在慢走、正常走和快走(步速0.69~1.68 m/s)时,足地接触模型预测能力较高,GRF预测值与实验值相关性大于0.875,GRM预测值与实验值相关性大于0.9。结论所开发的足地接触模型同时计算GRF和GRM,可以消除步态分析中对测力板的依赖,能够应用于老年人及病理性步态等低速步态的运动学分析。