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  本文選題：BP神經網絡　切入點：瓷修復體　出處：《武漢大學學報(醫(yī)學版)》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的:探討基于BP神經網絡預測瓷粉配方的配色網絡模型的可行性。方法:按照不同質量配比的混合松風Halo瓷粉制作32個瓷片樣本,隨機分為兩組:訓練組和測試組。用Matlab軟件構建BP神經網絡模型,用訓練組瓷片訓練并優(yōu)化網絡,形成顏色L*a*b*參數(shù)與瓷粉配方質量配比之間的非線性映射關系。用測試組試樣檢驗構建的神經網絡的精度。結果:測試組預測出的混合瓷粉質量配比與真實質量配比之間的準確率為80%(配比絕對誤差±0.05)。按照測試組的預測和真實瓷粉質量配比制作的瓷片之間的平均色差為1.68(遠小于臨床可容忍閾值2.7)。結論:基于BP神經網絡模型的瓷粉配色方法,直接給出了瓷粉配方,縮減了操作程序,減小色差,為當前口腔臨床修復技術提供了一種新的比色途徑。
[Abstract]:Objective: to explore the feasibility of the model of color matching network based on BP neural network to predict the formula of porcelain powder. The BP neural network model was constructed with Matlab software, and the training group was trained and optimized by porcelain chip. The nonlinear mapping relationship between the parameters of the color LZAZB * and the quality ratio of the ceramic powder formula was formed. The accuracy of the neural network was tested with the test group. Results: the mass ratio of the mixed ceramic powder predicted by the test group and the real quality match were obtained from the test group. The accuracy of the ratio is 80% (absolute ratio error 鹵0.05). The average color difference between the test group and the quality ratio of real porcelain powder is 1.68 (much less than the clinical tolerable threshold 2.70.Conclusion: based on BP neural network model, the average color difference between the two groups is less than that of the clinical tolerance threshold of 2.70.Conclusion: based on the BP neural network model. The method of matching the color of porcelain powder based on. The formula of porcelain powder is given directly, the operation procedure is reduced, and the color difference is reduced, which provides a new way of colorimetric for the current clinical prosthodontic technique.
【作者單位】： 武漢大學口腔醫(yī)院修復科;
【分類號】：R783.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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