氮磷形态

运用聚类分析、主成分分析和相关矩阵的统计方法，对长江中下游18个湖泊的沉积物氮磷形态及释放风险进行了详细分析。研究发现，草型和藻型湖泊的环境差异是导致氮磷释放风险的主要原因。释放风险与铁磷、藻类可利用磷、总氮、总磷、上覆水中的氮磷含量、间隙水氮含量、孔隙度和有机质含量密切相关。磷酸盐释放风险主要由藻类可利用磷和铁磷形态决定，其他形态磷含量较低或不易释放。有机磷含量对磷的释放风险影响较小，但与有机质含量密切相关。

磷循环基因数据库 (PCyCDB) PCyCDB 数据库包含 138 个基因家族和 10 个代谢过程，并添加了同源基因以降低假阳性率。 通过识别已知的模拟基因数据集和模拟细菌群落，优化了序列相似性搜索工具（例如 BLAST、USEARCH、DIAMOND）生成的比对结果的过滤标准（即同一性、匹配长度），以获得最佳准确性和进一步降低假阳性。

比较了两种注氮流量计算方法的优缺点。 提出了一种以工作面通风量为主要影响因素的计算方法，简化了计算步骤。 通过实例分析了注氮前后采空区自燃三带的变化情况。

数据形态探秘 本章节深入探讨数据及其类型，并解析数据汇总方法，为后续数据预处理奠定基础。 数据预处理的必要性 现实世界的数据往往存在噪声、不一致、缺失等问题，直接使用会影响分析结果的准确性。数据预处理能够有效解决这些问题，提升数据质量。 数据预处理核心技术 数据清理: 识别并处理数据中的错误、噪声、异常值等，例如缺失值填充、噪声数据平滑等。 数据集成: 将来自多个数据源的数据整合到一起，形成统一的数据视图，例如实体识别、冗余属性处理等。 数据变换: 对数据进行格式转换、规范化、离散化等操作，以便于后续分析和挖掘，例如数据标准化、数值离散化等。 数据归约: 在不损失重要信息的前提下，降低数

fimorphv2已被用于识别血小板聚集的二维形态，特别是它们在流动下在胶原涂层表面形成的长度和宽度。这项技术利用快速、标准化的二维自相关过程，应用于二进制图像堆叠。该方法通过堆叠三角形算法执行背景减法并选择阈值，使用了修改后的triangle_th算法（MATLAB文件交换：Bernard Panneton ID：28047使用三角形方法进行灰度图像阈值化）。该技术还支持用户提供背景校正的图像并指定阈值。

利用HDL编码器在FPGA平台上实现了形态梯度运算，用于灰度图像的边缘检测。该设计通过ModelSim和Xilinx ISE进行了仿真与综合验证。算法核心是从膨胀图像中减去腐蚀图像，提取出图像边缘信息，可应用于后续图像处理任务。

在MATLAB中，形态学图像操作是一种基于图像的几何结构的处理方式，用于形态学操作的核心步骤包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。这些操作在图像分割、去噪、图像边缘检测中有广泛应用。 腐蚀：缩小图像中的白色区域，突出背景。 膨胀：扩大图像中的白色区域，适用于去除细小噪声。 开运算：先腐蚀再膨胀，用于平滑边缘。 闭运算：先膨胀再腐蚀，用于填补细小的黑色空洞。 这些形态学操作在MATLAB中可以通过imdilate（膨胀）、imerode（腐蚀）、imopen（开运算）、imclose（闭运算）等函数实现。在实际应用中，可通过改变结构元素的大小和形状，控制图像处理的效果，以实现最佳图像增强或分割效果

技术进步引领下，针对RBF神经网络参数难以确定的问题，提出了一种改进K-means算法，用于优化污水处理过程中氨氮预测的精度。首先，通过计算样本点的密度值，消除孤立点和噪声对K-means算法的影响；其次，利用减法聚类算法初始化聚类中心，并确定数量，进一步优化了RBF神经网络结构。最后，实际预测实验表明，该算法具有较强的预测能力。

该程序实现了 2 种基于顶帽的血管分割算法，可通过“处理”菜单使用。需要输入彩色眼底图像和蒙版图像。如果需要将分割结果与人工分割图像（黄金标准）进行比较，还需输入黄金标准图像。可在批处理模式下批量打开图像、蒙版和黄金标准图像。

在SPSS数据分析中，对于未分组数据的探索，茎叶图提供了一种直观有效的方式。它将数据按照数值的大小进行分组，并以茎和叶的形式展示数据的分布形态，兼具了表格的结构性和图形的直观性，帮助我们快速地识别数据的集中趋势、离散程度以及潜在的异常值。