基于深度学习的牙病预测系统
技术特征：
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：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的牙病预测系统，其特征在于，所述非典型模式的识别步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的牙病预测系统，其特征在于，所述牙病异常指标集的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的牙病预测系统，其特征在于，所述模型权重的调整步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的牙病预测系统，其特征在于，所述权重优化参数的获取步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的牙病预测系统，其特征在于，所述牙病成像数据的收集和分析步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的牙病预测系统，其特征在于，所述匹配牙病类型演变的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的牙病预测系统，其特征在于，所述优化后的牙病预测模型的获取步骤具体为：
技术总结
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。
技术研发人员：王翌珉,汪淑华,钟金鹏,王陆怡,王健庆
受保护的技术使用者：浙江中医药大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
文档序号 :
【 40123644 】
技术研发人员：王翌珉,汪淑华,钟金鹏,王陆怡,王健庆
技术所有人：浙江中医药大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：王翌珉,汪淑华,钟金鹏,王陆怡,王健庆
技术所有人：浙江中医药大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除