摘要：分析了正则化及广义径向基神经网络(RBF)的基本原理;比较了不同重叠系数及隐藏层节点数对网络逼近能力的影响并采用粒子群算法(PSO)对RBF网络设计参数进行优化。结果表明:不同的重叠系数及隐藏层节点数对网络结构具有较大的影响,且采用PSO优化之后的RBF网络具有较小的网络结构,能对目标函数进行精确拟合。

摘要：目的应用数字化虚拟定位技术,对学生托槽粘结定位训练的准确性进行客观量化评估。方法通过数字化扫描及3D打印,制作训练用模型。学生完成托槽粘结定位训练后,重新进行扫描获得带有托槽的数字化模型。通过计算机软件辅助虚拟测量定位系统,对托槽位置进行测量评估。结果数字化虚拟定位评估直观、量化反映了学生在托槽粘结定位中存在的误差。通过带教老师的分析,指导学生再次进行重复粘结定位训练,极大提高了定位的准确性。结论应用数字化技术,可以对学生托槽粘结定位的准确性进行客观的量化评估,避免了带教老师目测评估的主观误差,促进临床教学质量和学生临床实践技能的提高。