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给出由木材内部结构参数确定其物理力学特征的神经网络设计与实现的方法--广义回归神经网络(GRNN)模型.该方法的实现,全面、准确地揭示出杉木微观结构参数与其物理力学特性的内在联系,并且达到理想的逼近精度(96.3%以上).这一结果将为木材性质研究、木材性质形成机理、树木优质种质资源培育、树木转基因工程、定向培育材质改良的树木新品种提供强有力的科学依据及研究方法.