Modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network

Thesis (Ph.D.)--Chulalongkorn University, 2007

Saved in:

Bibliographic Details
Main Author:	Maytee Bamrungrajhirun
Other Authors:	Chidchanok Lursinsap
Format:	Theses and Dissertations
Language:	English
Published:	Chulalongkorn University 2010
Subjects:	Neural networks ‪(Computer sciences)‬ Allometry Plant allometry Rice > Growth Plant biomass
Online Access:	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/14052
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Institution:	Chulalongkorn University
Language:	English

id	th-cuir.14052
record_format	dspace
spelling	th-cuir.140522010-12-15T07:44:54Z Modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network การจำลองและการสร้างภาพนามธรรมของความสัมพันธ์เชิงปริมาณและความสัมพันธ์แบบอัลโลเมตริก ของส่วนต่างๆ ของข้าวด้วยโครงข่ายประสาทแบบบูรณาการ Maytee Bamrungrajhirun Chidchanok Lursinsap Suchada Siripant Chulalongkorn University. Faculty of Science Neural networks ‪(Computer sciences)‬ Allometry Plant allometry Rice -- Growth Plant biomass Thesis (Ph.D.)--Chulalongkorn University, 2007 To propose an artificial neural network (ANN) to establish quantitative relation and allometric relation of individual parts of rice, namely, stems, roots, leaf, and panicles. A novel quantitative model for calculating the amount of light incident to the leaves is also introduced. The amount of light incident to the leaves can be calculated by applying radiosity rendering technique to a three dimensional architectural model of rice which is constructed by L-system. Computations of light incidence will be used as one of the environment parameters in the artificial neural network process for predicting rice biomass. เสนอขั้นตอนและวิธีการประยุกต์ใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ในการสร้างความสัมพันธ์เชิงปริมาณและความสัมพันธ์แบบอัลโลเมตริก ระหว่างส่วนต่างๆ ของข้าว ได้แก่ ลำต้น ราก ใบ และรวงข้าว รวมทั้งการสร้างแบบจำลองการคำนวณปริมาณแสงที่ใบข้าวได้รับตลอดช่วงการเจริญเติบโต เพื่อนำผลไปวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ของปริมาณผลผลิตต่อต้น แนวทางที่ใช้คือการคำนวณปริมาณแสงที่ใบข้าวได้รับคำนวณได้จากแบบจำลอง ซึ่งผลที่ได้สามารถนำใช้เสนอการคำนวณหาปริมาณแสงวิธีใหม่ด้วยการสร้างแบบจำลองโครงสร้างสามมิติ ด้วยระบบแอลผสมผสานกับเทคนิคการคำนวณปริมาณแสงแบบเรดิโอซิตี้ ซึ่งจะนำไปเป็นตัวแปรหนึ่งร่วมกับตัวแปรสิ่งแวดล้อมอื่น สำหรับกระบวนการโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อการทำนายมวลชีวภาพของต้นข้าว 2010-12-15T07:44:53Z 2010-12-15T07:44:53Z 2007 Thesis http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/14052 en Chulalongkorn University 2975277 bytes application/pdf application/pdf Chulalongkorn University
institution	Chulalongkorn University
building	Chulalongkorn University Library
country	Thailand
collection	Chulalongkorn University Intellectual Repository
language	English
topic	Neural networks ‪(Computer sciences)‬ Allometry Plant allometry Rice -- Growth Plant biomass
spellingShingle	Neural networks ‪(Computer sciences)‬ Allometry Plant allometry Rice -- Growth Plant biomass Maytee Bamrungrajhirun Modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network
description	Thesis (Ph.D.)--Chulalongkorn University, 2007
author2	Chidchanok Lursinsap
author_facet	Chidchanok Lursinsap Maytee Bamrungrajhirun
format	Theses and Dissertations
author	Maytee Bamrungrajhirun
author_sort	Maytee Bamrungrajhirun
title	Modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network
title_short	Modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network
title_full	Modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network
title_fullStr	Modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network
title_full_unstemmed	Modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network
title_sort	modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network
publisher	Chulalongkorn University
publishDate	2010
url	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/14052
_version_	1681412507441299456

Modeling and visualizing the quantitative and allometric relationship of individual parts of rice by an integrated neural network

Similar Items