基于人工神经网络的错殆畸形减数矫治的辅助鉴别

摘要：

目的:借助人工神经网络方法建立错畸形病例正畸治疗减数与否决策建议的专家系统.方法:选取错畸形病例230例,其中减数病例138例及未减数者92例,每个病例用28个指标反映.在上述230个病例中选取207个病例的集合,利用MATLAB语言,构成28-25-1BP人工神经网络模型的训练集,另23个病例作为测试集.结果:建立了230例错畸形患者资料数据库;对学习训练过的207例数据进行测试,结果其正确率为100％,然后再用未经学习训练过的23个测试集样本进行测试,结果有19例预测成功,正确率为82.6％(4个病例预测失败).结论:所建立的人工神经网络能够对错畸形病例正畸治疗是否减数做出82.6％正确的结果.

关键词：人工智能、人工神经网络、减数、错(牙合)畸形

所属期刊栏目：32

分类号：R783.5(口腔科学)

在线出版日期：2017-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1308-1311