25、立体学中的多种估计方法解析

立体学中的多种估计方法解析

1. 软骨腔隙的立体学估计

在软骨研究中,涉及到对腔隙数量和平均大小的估计。
- 目的与方法
- 首先要估计给定区域外软骨表面单位面积的腔隙平均数量 $N_S(lac, c)$,其计算公式为 $N_S(lac, c) = N_V(lac, c) \cdot E_S(\tau)$,这里需要先求出单位软骨体积的腔隙平均数量 $N_V(lac, c)$。使用由系列的第 1 块和第 3 块板界定的物理 dissector 来估计,每块板厚度 $t = 1 \mu m$,dissector 厚度 $h = 3t = 3 \mu m$。为确保每个腔隙被 dissector 采样的概率相同,需保证 $h$ 小于腔隙在垂直于板方向上的最小卡尺长度。将对应 dissector 上下板的两个切片图像打印在透明胶片上,相互叠加并仔细对齐,形成双 dissector。只有当腔隙呈现为灰色轮廓时才计数,白色轮廓不计数。为方便计数,使用 4 条垂直条纹,其并集为 dissector 的参考区域。在每条条纹中,若灰色轮廓完全位于条纹内,或仅与条纹右侧边缘相交而不与左侧边缘相交,则进行计分。设 $Q^-_i$ 表示第 $i$ 条条纹中计数的灰色轮廓总数,$Q^- = Q^-_1 + \cdots + Q^-_4$ 为总计数。基于相关公式,$N_V(lac, c)$ 的估计量为:
[
\hat{N}_V(lac, c) = \frac{(1/2) \cdot Q^-}{h \cdot (a/p) \cdot M^{-2} \cdot P(c)}
]
- 其次要估计腔隙的(数量加权)平均个体体积 $E_N(V)$ 和表面积 $E_

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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