中文摘要（1000字）.本课题针对临床上比色配色的难点，拟将人工神经网络模式引入瓷修复配色研究。通过确立瓷修复体颜色相关因素和瓷试样的颜色参数，建立神经网络输入-输出层面的基础数据。然后通过网络训练以及系统参数的优化，构建最优口腔瓷配色的BP神经网络模型。通过以上研究为BP神经网络应用于临床比色打下坚实的理论和实验基础.项目在研期间完成如下工作：.1..完成瓷粉浓度梯度混合的试样制作和颜色分析。.2..有关颜色标本更合理分布的可能性研究。.3..确定了影响瓷修复体颜色的关键因素。.4..确定BP神经网络隐层结构和神经元数目.5..确定BP神经网络的结构、隐层数、神经元数以及权值调整系数、学习速率等重要参数。.项目已取得以下成果：.1..完成武汉地区人群前牙颜色数据库的采集、整理和分析工作。.2..在上述试样池中选取合适颜色标本构建个性化比色板，并与目前常用比色板进行比较，.3..建立BP神经网络输入-输出层面的基础数据库。.4..实现标样颜色信息和瓷粉配方的非线性映射，构建基于BP神经网络的配色模型