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以落葉松木材為研究對象,實驗在東北林業(yè)大學干燥實驗室進行,采用MATLAB中l(wèi)og-sigmoid型函數(logsig)和線性函數(purelin)為神經元的作用函數,用落葉松木材的干燥溫度、濕度、循環(huán)風速及平衡含水率作為輸入變量,以木材含水率作為輸出變量,構建了4∶S∶1的木材干燥的BP人工神經網絡模型。用120組數據對網絡模型進行訓練及檢驗,得最適宜的網絡結構為4∶10∶1,均方誤差函數mse=0.001 7,總體擬合精度為96.86%。該模型能夠運用到相同條件下的其他樹種的木材干燥。
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以30年和54年生長白落葉松人工林為樣本,對木材材質性狀的株內變異進行了分析。試驗結果表明:(1)由樹干基部至樹梢,基本密度逐漸減少。管胞長度先逐漸增加。達最大值后逐漸縮短;(2)由髓心至形成層。基本密度,管胞長度迅速增大,至第20輪后增幅變小;(3)用胸高處任一半方向的基本和管胞長度可以估算樹干平均值;(4)胸高木芯法為合理的,實用的取樣方法。
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