基于木材振动特性的月琴声学品质广义回归神经网络预测模型

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摘  要：泡桐木始终是制造乐器谐振元件的重要材料，对乐器的音质有着重要的影响。采用广义回归神经网络（General Regression Neural Network，GRNN）建立基于共鸣板振动性能的月琴音质评价模型。以制造出的9把月琴为研究对象，根据月琴的音质评价以及制备月琴的共鸣板信息，提出月琴音质的预测模型。（剩余14283字）

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