核概率距离聚类方法及应用

研究聚类分析新方法一直是统计学和机器学习研究领域普遍关注的课题。针对概率距离聚类算法不能解决非线性可分聚类问题的缺欠,笔者应用核函数理论将该模型拓展成为一种能够解决非线性可分聚类问题的统计模型,称为核概率距离聚类分析模型。研制出一种应用新模型进行遥感图像非监督分类研究的实施策略和可行算法;在GDAL遥感图像数据输入输出函数库基础上,用VC++语言开发了遥感图像核概率距离聚类分析算法程序;用ERDAS软件提供的一幅7波段491像素×440像素大小的TM图像进行新方法分类应用实验研究。对比了新模型和其原版本的TM遥感图像非监督分类效果,结果表明新模型的非监督分类效果优于原有的分类模型。     

基于蚁群聚类算法的岩石边坡稳定性分析

由于岩石边坡影响因素众多且关系复杂,不能用简单的方法进行分析和判断。在工程类比的基础上,一般采用聚类的方法。但由于边坡工程问题环境的复杂性,岩石边坡稳定分析的聚类问题是一个复杂的模糊、随机优化问题,采用传统方法难免带来很多局限性。为了更好地解决这类问题,首次把蚁群聚类算法这种新近提出的仿生聚类算法引入岩石边坡工程领域,以解决其稳定分析问题,提出一种分析岩石边坡稳定问题的新方法。该方法在分析岩石边坡工程实例资料的基础上,采用蚁群聚类算法,以工程类比的思想判断岩石边坡的稳定状态。工程应用证明,该算法可以自动把岩石边坡分成几种类似的状态,判断准确率较高、计算速度较快,是一种比较实用的岩石边坡稳定分析方法,值得在岩石边坡分析领域推广应用。     

碳酸盐岩铸体薄片面孔自动提取研究

岩石孔隙是储层储集油气的重要场所,通过铸体薄片进行岩石孔隙结构分析对储层质量评价具有重要意义。碳酸盐岩孔隙结构较为复杂,铸体薄片图像中存在大量噪声和干扰因素,致使常规方法面孔提取效果不佳,因此本文引入一种多阈值铸体薄片面孔自动提取方法（ctsPore方法）进行孔隙区域提取和面孔率估计,方法综合利用HSV色彩空间中不同参数提取孔隙区域。本文针对碳酸盐岩储层的特点确定了一套ctsPore阈值参数,以解决溶蚀孔与噪声易混淆的问题。实验以伊拉克A油田中新统 Asmari组A段碳酸盐储层为例对所使用算法进行了效果检验。算法精度和效率分析实验表明,基于ctsPore方法的碳酸盐岩铸体薄片面孔提取误差小于0.24%。全井段铸体薄片分析结果表明,A段储层面孔率范围主要分布在6%~8%,储层较为致密,从上到下A1~A3小层的储层平均面孔率分别为6. 9%、11.7%、5.4%,与储层物性、沉积微相和岩性等纵向分布规律较为吻合。     

碳酸盐岩铸体薄片面孔自动提取研究

岩石孔隙是储层储集油气的重要场所,通过铸体薄片进行岩石孔隙结构分析对储层质量评价具有重要意义。碳酸盐岩孔隙结构较为复杂,铸体薄片图像中存在大量噪声和干扰因素,致使常规方法面孔提取效果不佳,因此本文引入一种多阈值铸体薄片面孔自动提取方法（ctsPore方法）进行孔隙区域提取和面孔率估计,方法综合利用HSV色彩空间中不同参数提取孔隙区域。本文针对碳酸盐岩储层的特点确定了一套ctsPore阈值参数,以解决溶蚀孔与噪声易混淆的问题。实验以伊拉克A油田中新统 Asmari组A段碳酸盐储层为例对所使用算法进行了效果检验。算法精度和效率分析实验表明,基于ctsPore方法的碳酸盐岩铸体薄片面孔提取误差小于0.24%。全井段铸体薄片分析结果表明,A段储层面孔率范围主要分布在6%~8%,储层较为致密,从上到下A1~A3小层的储层平均面孔率分别为6. 9%、11.7%、5.4%,与储层物性、沉积微相和岩性等纵向分布规律较为吻合。     

岩石薄片资料的有序和无序模糊聚类及其沉积学意义

笔者对岩石薄片资料进行了有序和无序模糊聚类，岩石薄片资料象沉积构造一样与沉积作用、沉积环境有密切的联系。但是，由于大多数的岩石薄片资料具有模糊性和灰色性，因此，这种联系一般说来不甚明显。但模糊聚类能使隐藏在这些资料中的沉积学信息清楚、白化。在沉积学和岩相古地理的研究过程中，不同类型、不同特征的资料必须用不同的理论和方法进行整理、分析，只有这样才能揭示隐藏在这些资料中的特征和规律。     

基于DBSCAN选择性聚类集成的岩体结构面优势产状分组方法

针对单个结构面聚类模型存在误判或漏选风险、难以有效识别噪点与孤值等问题,提出利用具有噪声的基于密度的聚类（DBSCAN）算法进行选择性聚类集成的岩体结构面优势产状分组方法。首先,将结构面产状进行空间坐标转换,以单位法向量的夹角正弦值作为相似性度量标准。进而,基于DBSCAN算法构建一定数量具有差异性的基聚类器,借助选择性聚类集成技术挑选出部分优异的基聚类器。最后采用一致性集成技术融合这些基聚类器,获得一个高可靠度的选择性聚类集成结果。将该方法应用于DIPS软件数据集与松塔水电站坝址区结构面勘察中,检验了该方法的可行性与有效性。研究结果表明：该方法聚类效果显著优于常见聚类算法,聚类结果客观合理,不仅能有效标识出噪点与孤值,还克服了单个模型易过分割或欠分割的不足。该研究成果对准确确定结构面优势组具有一定的工程价值。     

基于连续消光特征分析的岩石薄片分析系统

连续消光是指在正交偏光显微镜下,岩石薄片随载物台旋转而发生消光强弱连续变化的现象。作为人工鉴定岩石薄片的重要依据,提取后的连续消光特征可以用于实现岩石薄片的自动分析。结合数字图像处理技术与聚类划分算法,开发出一套能够分割出孔隙、颗粒轮廓,实现颗粒类别划分,并对结果做定量分析的岩石薄片分析系统。从矿物的消光特征本质出发,连续消光特征提取精确与否是能否有效划分颗粒类别的关键环节。因此,针对系统在连续消光特征提取过程中的消光位对齐与消光基值去除操作分别设置了对照组。以鄂尔多斯盆地某区长6段砂岩薄片在正交偏光镜下的角度域序列图像进行实验,结果表明,所开发的基于岩石薄片分析系统能够提取到更为精确的连续消光特征,且该系统定量分析结果与专业人员鉴定结果基本一致。     

岩石孔隙铸体薄片制备技术研究

由于各类岩石的物理性质不同，岩石孔隙铸体薄片制备在胶体配方和冷却液选择等方面均有不同要求，本文介绍了岩孔隙铸体薄片的原理，制备方法和工艺条件，该项技术保持了岩石样品的原始结构，为储层特征的研究和评价提供了新的手段。     

基于深度学习单阶段算法的?类化石检测

化石是石炭纪、二叠纪重要的标准化石,其详细的鉴定工作对确定地质时代和划分石炭系-二叠系具有重要意义.鉴于目前?类化石检测方法的局限性,提出一种基于深度学习单阶段算法的?类化石检测.以?类化石为研究对象,对原始模型进行分析,之后联合优化权重损失函数和BN层尺度因子的L1正则化等方式进行通道剪枝,再使用知识蒸馏使剪枝后模型恢复检测性能.实验结果表明,该方法可实现薄片图像中?类所在区域的定位和分类,平均精度均值达到98.1%,满足实时检测模型的要求,并且剪枝后参数量压缩了74.1%,解决了真实场景中存在的算力缺乏等问题.该方法能够有效保证?类化石的检测效果,同时扩展了该模型在嵌入式设备的适用范围,为深度学习在古生物化石图像的智能识别方面提供更多可能性.     

基于相干特征的岩石薄片序列图像边缘提取及颗粒分割

针对岩石颗粒边缘模糊、结构复杂的特点,为了更有效地识别颗粒边缘,在基于特征值的C3相干算法的基础上,融合多尺度和多角度的特征表达,提出了一种改进的C3相干算法。该算法综合考虑岩石薄片图像角度域光学特征、空间尺度信息和各向异性信息,能更有效地表征颗粒边缘特征,表现出对复杂矿物结构的适应能力。在采集的岩石薄片正交偏光图像上验证提出的算法,实验结果表明,与原生C3相干算法相比,改进后的C3相干算法在全局图像上的方差和灰度差分乘积分别提升了68.41%和22.91%,信息熵下降了21.61%。     

基于正交偏光序列消光特征的岩石薄片颗粒分割与孔隙提取

在岩石薄片正交偏光显微镜下角度域序列图像采集的基础上,分析了不同岩石组分在消光角度域上的光学特征及其差异性,并据此提出一种新的岩石颗粒分割和孔隙分析的方法。充分利用岩石颗粒赋存状态及其晶体光轴产状的复杂性、岩石颗粒空间排列及其接触关系的多样性,对岩石薄片在消光角维度上进行像素尺度的相关分析,并提出相关系数均值、相关系数标准差以及相关系数均差比等敏感参数,实现了岩石颗粒的分割和孔隙的提取。研究表明岩石颗粒内部的像素点灰度和RGB值在角度域上的相关性较强,在颗粒边缘及孔隙内部填隙物分布区域,其相关系数较低,且相关系数标准差要明显高于岩石颗粒内部。该方法从消光特征出发论证了角度域信息完整性的意义,提取的颗粒边缘较为清晰,孔隙结构骨架得以刻画,颗粒分割的效果好于Sobel和Canny等方法。     

边坡稳定性的聚类未确知综合识别方法及应用

影响岩石边坡稳定性的因素众多且关系复杂,且存在大量未确知信息,很难用简单的方法进行分析判断,借鉴工程类比的思想,采用聚类与未确知测度相结合的方法进行研究。针对边坡工程问题环境的复杂性,以大量的历史数据为训练样本,通过动态聚类分析,求得其分类中心。针对大量的未确知信息,利用未确知测度方法对其进行评价,提出一种分析边坡稳定问题的新方法。研究表明,该算法可以对边坡的稳定状态进行预测,正确率在90%以上,为比较合理快速地分析边坡稳定分析方法提供了一条新的途径。     

边坡稳定性分类评价的同伦模糊C-均值聚类算法

针对单一模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心初值敏感性问题,引入同伦理论,提出了同伦模糊C-均值聚类算法。以三峡库岸研究程度较高的36个边坡为对象,采用同伦模糊C-均值聚类算法对边坡的稳定性进行分类,研究边坡最佳分类级数和算法的收敛性、可靠性。边坡聚类结果研究表明,同伦模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心的选取没有明显的依赖性,是一个具有全局最优解的聚类方法,其结果明显好于单一模糊C-均值聚类算法。     

扫描电镜对低渗透储油层砂岩基质内孔隙铸体法分析的剖析

扫描电镜铸体分析方法用在研究低渗透储油层砂岩基质内孔隙结构，从薄片鉴定的二维平面上升到扫描电镜铸体分析的三维立体结构，从而使得分析计算更加准确、可靠。实验结果表明：该方法的关键在于铸体样品的制备。     

一种岩石薄片智能分类识别方法

<正>在偏光显微镜下观察岩石薄片,对岩石结构和矿物成分进行分析和鉴定,是地质工作者进行岩石命名、研究岩石成因、进行地质勘探等任务最常用的工具和方法之一~([1])。岩石薄片显微图像全面真实地反映了岩石微观的结构构造、矿物成分、粒度大小、蚀变程度等特征。目前在显微镜下观察岩石薄片主要是专业人员凭借多年积累的知识、经验来确定岩石薄片中的矿物,受主观因素影响较大且费时费力,不同专家对分析结果也存在一定的差异。研究人员借助计算机技术分析岩石薄片图像并自动识别岩石种类,提高岩石薄片显微图像分类效率,节约时间和成本~([2])。     

基于遗传算法的边坡稳定性评价的动态聚类法

针对常规动态聚类方法对初始聚类中心的敏感性以及聚类结果与样本输入次序有关等问题，提出了基于遗传算法的边坡稳定性评价的动态聚类方法，此方法对三峡库岸36个边坡的研究结果表明，该方法是一个具有全局最优解的动态聚类方法，其结果明显好于常规动态聚类方法。     

基于机器学习的水位流量关系模型参数估计

为了克服经典水位流量关系模型在刻画河流动态变化特性时所存在的局限性,提出采用局部加权回归算法估计模型参数;为了提高参数估计精度以及流量的计算效率,提出一种聚类树加权回归方法.首先对训练样本进行聚类,然后使用k-最近邻方法将新的水位样本划分进最恰当的聚类中,最后估计河流日流量.该方法在估计过程中,避免了不相关信息的干扰,从而提高了日流量数据估计的效率和精度.利用某水文站的实测数据对方法进行测试,仿真结果表明,方法估计精度高,为水位流量关系模型参数估计提供了新的有效方法.     

岩石薄片图像智能分析研究进展

分析岩石薄片显微图像中的矿物组成、结构构造、生成顺序、围岩蚀变和次生变化等特征，可以进行岩石种类鉴定、地质构造分析、古地质环境反演等相关研究。对于岩石薄片图像的分析及信息提取目前主要依靠专家进行人工目视解译。而利用计算机技术进行自动、快速、客观、准确的岩石薄片图像智能分析，将能有效提高相关研究工作的效率，为“大数据+地球系统科学”的研究范式提供基础。本文综述了岩石薄片图像智能分析的相关工作，从技术方法的角度系统归纳和阐述了其一般原理和方法，分类总结了相关应用案例，分析和展望这一领域存在的挑战与发展方向。     

扫描电镜对低渗透储油层砂岩基质内孔隙铸体分析的剖析

扫描电镜铸体分析方法用在研究低渗透油层砂岩基质内孔隙结构，从薄片鉴定的二维平面上升到扫描电镜铸体分析的三维立体结构，从而使得分析计算更加准确、可靠。实验结果表明：该方法的着急在于铸体样品的制备。     

基于聚类调度负载均衡的WebGIS模型

为了提高网络地理信息系统(geographic information system, GIS)并发访问性能,研究了现有WebGIS负载均衡技术的缺陷,分析了在大用户量并发访问情况下利用协作任务聚类技术解决WebGIS负载均衡的必要性和可行性,提出了基于聚类调度负载均衡的WebGIS模型,重点研究了聚类调度负载均衡算法,最后建立试验床,通过一系列的试验结果验证了本模型良好的并发性.