摘要

文章介绍了人工智能发展历史和人工神经网络的工作特点,结合植物碳含量的影响因素和测量方法,集合两者特点,总结出建立一个给予植物碳含量预测的人工智能模型。在不久的将来,植物碳含量这一需要大量科研工作的数据结果可以直接通过人工智能模型来快速预测,从而节约大量的人力物力。