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摘要：本发明涉及牙病预测技术领域，具体为基于深度学习的牙病预测系统，系统包括异常牙病检测模块、模型参数调整模块、持续性学习更新模块和评估与优化模块。本发明，通过深度学习技术的应用，显著提升了牙病预测的准确性和操作效率，自编码器在处理牙齿成像数据时，通过识别非典型模式和计算重建误差，准确地评估了异常程度，确保了更高水平的数据利用和解释能力，动态反馈机制和梯度裁剪技术的应用，优化了模型权重调整，减少过拟合，提高了模型对新病例的适应能力和泛化性，持续学习机制使模型能够不断适应新的牙病类型，通过实时数据反馈优化学习过程，保持预测模型的持续性能提升，评估与优化环节则确保了模型在实际判断中的高性能。
主权项：1.基于深度学习的牙病预测系统，其特征在于，所述系统包括：异常牙病检测模块基于正常牙齿成像与潜在异常牙齿成像之间的特征差异，调用自编码器处理成像数据，识别牙齿成像中的非典型模式，计算每个成像的重建误差，并根据误差确定异常程度，生成牙病异常指标集；模型参数调整模块基于所述牙病异常指标集，评估预测误差，采用深度神经网络中的动态反馈机制，根据误差值调整模型权重，并利用梯度裁剪技术细化模型响应，生成权重优化参数；持续性学习更新模块基于所述权重优化参数，收集并分析新的牙病成像数据，针对新的牙病类型进行模型训练，得到模型更新指标，并根据指标调整模型，匹配牙病类型的演变，生成适应性学习模型；评估与优化模块基于所述适应性学习模型，分析模型在差异化牙病识别任务中的表现，评估模型的准确性和稳定性，并根据评估结果优化模型的预测性能，生成优化后的牙病预测模型。
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百度查询： 浙江中医药大学 浙江天植元生物科技有限公司 基于深度学习的牙病预测系统
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