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摘要
通过对混凝试验中絮体图像特征值的计算分析，发现纹理学特征中的熵可以表征图像中絮体的密实程度，絮体图像的熵越高则絮体越密实；纹理学特征中的相关性可以表征图像中絮体分布的均匀程度，絮体图像的相关性越高则絮体分布越均匀。使用该结论分析某城镇净水厂工艺中絮体图像在不同工况下的变化，结果表明：通过分析絮凝池末端及沉淀池出水絮体图像的纹理熵和纹理相关性，可以反映不同工况下絮体的生长状况。通过使用沉淀池出水絮体图像纹理特征数据训练的出水预警模型准确率要普遍高于使用形态特征的模型，且二者结合进行训练的模型准确率可以进一步提高，最高准确率为81.8%。
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