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面对我国这样一个少林地区，如何更好地改善木材使用性能并提高它的利用率，成为摆在木材科学工作者面前的*课题之一。木材干燥是改善木材物理力学性能、合理使用木材、减少木材降等损失、提高使用效率的重要措施，也是**木制品质量的关键技术之一。

神经网络系统辨识是通过直接学习系统的输入/输出数据，微波木材烘干设备，使目标函数取得较小值，从而归纳得到隐含在系统输入/输出数据中的关系，即描述系统的模型。研究中采用了适合于非线性系统辨识的时延神经网络和动态递归神经网络建立了温湿度控制模型和干燥基准模型。温/湿度控制模型是加热阀、喷湿阀和排潮阀的开度，木材烘干设备，三个控制信号与温/湿度之间关系的模型，它的建立为控制器设计提供了必要条件;干燥基准模型是描述温、湿度与木材含水率之间关系的模型，此模型的建立实现了干燥基准的数学模型化和干燥过程的含水率变化特性预测，为优化干燥基准提供了有力依据;干燥基准逆向模型的建立可以根据含水率给出当前时刻的窑内温度和湿度，从而将以含水率基准作为干燥基准的阶段性干燥连续化。

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