基于模糊神经网络的植物生长建模

摘要：

提出一种基于模糊神经网络的植物建模方法,将测量的植物生理数据作为模糊神经网络的输入,自动学习拟合植物器官生长函数,提取生长规则.由同化物驱动植物生长发育,对虚拟器官的属性进行修改,将生理部分的变化反馈到结构部分.当虚拟环境变化时,模型响应环境变化,自动调整生长函数的参数和生长规则,使植物趋向于有利生长环境.实验结果表明,该方法能够准确提取植物生长函数和生长规则,对植物生长进行逼真的模拟.

关键词：虚拟植物、模糊神经网络、生长函数、生长规则、虚拟器官、同化物

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：273-275