Preliminary experiments on human sensitivity to rhythmic structure in a grammar with recursive self-similarity

We present the first rhythm detection experiment using a Lindenmayer grammar, a self-similar recursive grammar shown previously to be learnable by adults using speech stimuli. Results show that learners were unable to correctly accept or reject grammatical and ungrammatical strings at the group level, although five (of 40) participants were able to do so with detailed instructions before the exposure phase

Generating similar images using bag context picture grammars

A Dissertation submitted to the Faculty of Science in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Science University of the Witwatersrand, Johannesburg, February 2018Formal language theory was born in the middle of the 20th century as a tool for modeling and investigating syntax of natural languages. It was developed in connection with the handling of programming languages. Bag context grammars are a fairly new grammar class where bag context tree grammars have been defined. Bag context is used to regulate rewriting in tree grammars. In this dissertation we use bag context to regulate rewriting in picture grammars and thus to generate similar pictures. This work is exploratory work since bag context picture grammars have not been defined. We use examples to show how bag context picture grammars can be used to generate pictures. In this work bag context picture grammars are defined and used to generate similar pictures. Pictures generated by random context picture grammars and three of their sub-classes are selected and bag context picture grammars are used to generate the same pictures to those selected. A lemma is defined that is used to convert the class of random context picture grammars and three of their sub-classes into equivalent bag context picture grammars. For each grammar selected, an equivalent bag context picture grammar is created and used to generate several pictures that are similar to each other. Similarity is defined by noting small differences that are seen in pictures that belong to the same gallery. In this work we generate similar pictures with bag context picture grammars and thus make the discovery that bag context gives a certain level of control in terms of rules applied in a grammar.XL201

L-systeemeistä.

Tässä työssä käsitellään alunperin biologista mallintamista varten kehitettyjä L-systeemejä. Työssä annetaan tärkeimpien L-systeemityyppien määritelmät ja suhteutetaan ne Chomskyn kielihierarkiaan. Lisäksi työssä käsitellään L-systeemejä sovellettuna erityisesti puumaisten haarautuvien rakenteiden mallintamiseen. Myös joitakin muita tyypillisiä L-systeemien sovellusalueita käsitellään lyhyesti. Lisäksi työn lopuksi annetaan itsekehitetty esimerkki L-systeemien soveltamisesta koirien rodunjalostukseen. Avainsanat ja -sanonnat: L-systeemit, L-hierarkia, päätösongelmat, merkkijonojen tulkinta, biologinen mallintaminen

Modeling, Simulation and Visualization of Plant Growth

Pflanzenmodellierung ist ein interessantes und herausforderndes Thema für die wissenschaftlich interdisziplinäre Forschung im Bereich der Mathematik, Biologie, Botanik, Agrarwirtschaft und Informatik. Im Rahmen dieser Dissertation wird die auf Lindenmayer Systeme (L-Systeme) und Partikel Systeme (PT-Systeme) basierende Modellierung, Simulation und Visualisierung von Pflanzenwachstum präsentiert und anhand von zwei Methoden zur Erzeugung von Pflanzenstruktur vorgestellt. Die erste Methode basiert auf Geklammerten, Stochastischen und Parametrischen L-Systemen. Sie ist für eine präzise Modellierung von bereits bekannten Pflanzenstrukturen geeignet und bietet auch die Möglichkeit, die komplexe Struktur in kleine Bestandteile bezüglich der Produktionsregeln zu zerlegen. In der zweiten Methode wird das PT-System für die Simulation grober Struktur und schneller Produktionsvorgänge eingesetzt, die auf vordefinierter Form und Volumen von Spross und Wurzel der Pflanze basiert. Beide Methoden können für die Modellierung von Pflanzenspross, Wurzel und Blattader eingesetzt werden. Der Prototyp dieser beiden Methoden ist in einer Weise konstruiert, die die physiologischen Daten der Masse realer Pflanzen berücksichtigt wie beispielsweise Länge und Durchmesser des Internodiums, Länge und Durchmesser der Zweige, Länge und Breite des Blattes, Länge und Breite der Wurzel. Diese Daten werden durch Parameterschätzung mit der Anwendung der Levenberg-Marquardt Methode bestimmt, die auf einer N-Puls sigmoidalen Funktion basiert. Alle angepassten Parameter können im Prototyp für die Simulation von Wachstumsverhalten einer Pflanze verwendet werden. Beide vorgeschlagenen Methoden werden für die künstliche Erzeugung bestimmter Pflanzenarten eingesetzt, die mit L-Systemen vertraute Experten von der Natur ablesen und in ein künstliches Modell konvertieren. Auch schlagen wir hier eine Methode für das Umwandeln der erhobenen Daten in ein künstliches Verzweigungsnetzwerk vor, das sogenannte ,,inverse Problem vom L-System". Dieses inverse Problem vom L-System bietet die Möglichkeit, die Struktur eines Verzweigungsnetzwerks mithilfe von Eingabebildern oder Volumendaten der komplexen Struktur zu rekonstruieren. Die tatsächlich wachsende Wurzel im Bodenvolumen kann mit Computer Tomography (CT) gescannt und die Wurzelstruktur aus dem Volumen segmentiert werden. Die endgültige rekonstruierte Struktur wird in L-Systemen basierend auf Geklammerten und Parametrischen L-Systemen für die Weiterverwendung beschrieben. Die Struktur und das Wachstum der Wurzelsysteme sind stark von Umgebungsfaktoren im Boden abhängig. Die Diffusionsgleichung und Richardsgleichung werden verwendet, um die Diffusion der Nährstoffe und den Fluss des Wassers zu beschreiben. Das Wurzelstystem wächst gleichzeitig und abhängig davon, wie die Diffusion der Nährstoffe und der Fluss des Wassers verläuft. Nährstoff- und Wasseraufnahme werden zu jedem Zeitpunkt des Wachstumsprozesses berechnet. Diese Dissertation fördert letztendlich neue Methoden für die Modelierung und Simulierung von Pflanzenwachstum aufgrund von Klimafaktoren, die mit einem von uns neu entwickelten Software Tool durchgeführt werden kann. Ergebnisse, die in dieser Dissertation erreicht werden, können in vielen verwandten Gebieten angewendet werden wie zum Beispiel in der Landwirtschaft, Pflanzenmodellierung, Agrarmanagement, Ökonomie, etc. Die Visualisierung des virtuellen Pflanzenwachstums, das mit L-Systemen, PT-System, inversem Problem, Wasserfluss und Nährstoffdiffusion modelliert wird, kann durch die von uns entwickelte Software PlantVR (Plant Virtual Reality) dargestellt werden

Recognizing Plants Using Stochastic L-Systems

Recognizing naturally occurring objects has been a difficult task in computer vision. One of the keys to recognizing objects is the development of a suitable model. One type of model, the fractal, has been used successfully to model complex natural objects. A class of fractals, the L-system, has not only been used to model natural plants, but has also aided in their recognition. This research extends the work in plant recognition using L-systems in two ways. Stochastic L-systems are used to model and generate more realistic plants. Furthermore, to handle the complexity of recognition, a learning system is used that automatically generates a decision tree for classification. Results indicate that the approach used here has great potential as a method for recognition of natural objects