生理过程模糊神经推理的虚拟植物

朱庆生; 郭明伟; 屈洪春; 黄启中; 《重庆大学学报 》 2011 北大核心 CSCD

摘要：提出一种基于模糊神经生理过程推理系统的植物生长模型。该模型基于机器学习理论,从测量的数据中自动学习拟合植物器官生长函数,提取植物生长规律。在植物生长发育过程中,源库器官根据其生长函数响应虚拟环境,并进行生产、分配、利用同化物。同时器官功能部分的变化反馈到结构部分,对表示植物结构信息的L文法字符串进行修改。当生长环境变化时,模型自动调整生长函数的参数和L文法,在环境中进行优化选择,最终形成适应当前虚拟环境的植物。基于辣椒实验仿真表明,该方法能够准确提取植物生长函数和结构规律,逼真地展现植物对生长环境的响应和适应。

关键词： 模糊神经推理 生长函数 L文法 同化物 虚拟植物