遗传算法预测不同错牙合类型牙冠宽度的研究
发布时间:2017-10-11 01:24
本文关键词:遗传算法预测不同错牙合类型牙冠宽度的研究
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【摘要】:目的: 使用遗传算法(Genetic Algorithms,简称GAS)建立针对不同错牙合类型的各牙牙冠宽度与其相邻牙牙冠宽度间的相关方程,并将同类型同性别的各牙用一个公式进行表达。寻找一种能够简便、准确地预测牙冠宽度的方法,为临床上的间隙分析作出指导。 方法: 选取吉林大学口腔医院正畸科现存安氏Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类患者初诊模型各100副,每种类型男女各50副。用游标卡尺测量各牙冠宽,SPSS软件对牙冠宽度进行统计学分析,并使用逐步回归分析法识别预测因子。对不同错牙合类型分别使用线性回归分析法及遗传算法建立各牙牙冠宽度与其相邻牙牙冠宽度的关系方程。其中用于优化方程系数的样本称为模拟样本(45副),其他作为检验方程的样本称为检验样本(5副)。并将两种分析法所得方程进行精度比较。 结果: 1.SPSS分析显示大多数牙位左右两侧同名牙牙冠宽度无统计学差异(p0.05);同一错牙合类型不同性别同名牙牙冠宽度比较,部分牙位有统计学意义(p0.05)。同一性别不同错牙合类型同名牙牙冠宽度比较,部分牙位有统计学意义(p0.05)。 2.使用逐步回归分析法对相关数据进行分析,结果显示,大多数牙位牙冠宽度与其左右邻牙有较大相关性,相关系数有统计学意义(P0.05),与其他非邻牙相关性较小(P0.05)。 3.使用线性回归分析法建立了不同错牙合类型各牙与其相邻两牙冠宽的相关方程。 4.使用GAS法建立了不同错牙合类型各牙与其相邻两牙冠宽的相关方程。 5.GAS法与线性回归分析法比较,,检验样本的误差比较均无统计学意义(P0.05),但GAS法的检验样本平均误差绝对值均小于线性回归分析法。 结论: 1.不同性别间部分同名牙牙冠宽度存在差异。 2.不同错牙合类型间部分同名牙牙冠宽度存在差异。 3.牙弓中的各牙牙冠宽度与其相邻两牙宽度关系密切。 4.GAS法建立的预测方程精度优于线性回归分析法所建立的方程,有利于对不同性别不同错牙合类型的牙列萌出不全患者进行精准的全牙列间隙分析,为临床正畸治疗提供指导。
【关键词】:不同错牙合类型 牙冠宽度 逐步回归分析法 线性回归分析法 遗传算法
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:R783.5
【目录】:
- 中文摘要4-6
- Abstract6-12
- 第1章 引言12-15
- 第2章 材料和方法15-28
- 2.1 研究对象选取15
- 2.1.1 研究对象来源15
- 2.1.2 研究对象纳入标准15
- 2.2 研究方法15-16
- 2.2.1 模型测量15-16
- 2.2.2 数据处理16
- 2.3 结果16-28
- 2.3.1 SPSS 数据处理16-24
- 2.3.2 基于逐步回归的预测因子识别方法24-28
- 第3章 线性回归分析预测不同错牙合类型牙冠宽度的研究28-30
- 3.1 线性回归分析优化方程方法28
- 3.2 线性回归分析所得预测方程28-30
- 第4章 遗传算法预测不同错牙合类型牙冠宽度的研究30-34
- 4.1 GAS 参数优化方法30
- 4.2 主要参数30-31
- 4.3 优化结果31-34
- 第5章 讨论34-38
- 5.1 多元线性回归分析与逐步回归分析34-35
- 5.2 影响牙冠宽度的因素35-37
- 5.3 牙弓内牙冠宽度存在相关性37-38
- 第6章 结论38-39
- 参考文献39-43
- 作者简介及在学期间所取得的科研成果43-44
- 致谢44
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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本文编号:1009725
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