【摘 要】
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为更好地判断气候因子对木材的材质和生长规律的影响，采用径向基函数（RBF）神经网络模型进行模拟，在此基础上提出了一种自适应RBF神经网络以提高拟合精度。结果表明：基于自适应RBF
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为更好地判断气候因子对木材的材质和生长规律的影响，采用径向基函数（RBF）神经网络模型进行模拟，在此基础上提出了一种自适应RBF神经网络以提高拟合精度。结果表明：基于自适应RBF神经网络建立的早材胞壁率及生长速度影响对气候因子响应模型。可以很好地改进传统RBF算法的不足，此算法能较准确的预测人工林大青杨的生长规律，且相比于传统RBF其仿真速度得到显著提高，误差显著减小。
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