基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法，包括以下步骤：S1、建立年龄、性别分布均衡，十二经络能量平衡值和七个人体系统及健康风险等级标记完备的数据集，作为训练样本集Φ；S2、采用粒子群优化算法和训练样本集Φ，确定七个人体系统与十二经络能量平衡值对应的权值矩阵W；S3、采集并解析得到受测者的十二经络能量平衡值，作为输入样本Input；S4、对输入样本Input、训练样本集Φ中所有样本的十二经络能量平衡值进行归一化处理，形成新的样本能量平衡值集；S5、建立关系加权K‑近邻模型，进行人体系统健康风险预测。基于十二经络能量平衡值和训练样本集，采用关系加权K‑近邻模型，对人体系统实现无创、早期、全面的健康风险预测。

Health Risk Prediction Method of Human System Based on Energy Balance Value of Meridians and Collaterals

The present invention relates to a health risk prediction method for human body system based on meridian energy balance value, which includes the following steps: S1, establishing age and gender distribution balance, 12 meridian energy balance value, 7 body system and health risk grade marked complete data set, as training sample set_; S2, using particle swarm optimization algorithm and training sample set_to determine seven human bodies The system and the 12 meridians energy balance value corresponding to the weight matrix W; S3, acquisition and analysis of the subject's 12 meridians energy balance value, as input sample Input; S4, the input sample Input, training sample set_of all samples of the 12 meridians energy balance value normalization processing, forming a new set of sample energy balance value; S5, establish the relationship weighted K_nearest neighbor model; Predict the health risk of human system. Based on the energy balance value of twelve meridians and training sample set, a relational weighted K_nearest neighbor model is used to realize non-invasive, early and comprehensive health risk prediction for human body system.

【技术实现步骤摘要】
基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法
本专利技术属于人体健康管理
，涉及一种基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法。
技术介绍
经络是人体“气血”的运行通道，是连接人体体表各部分与内脏器官的枢纽。中医经络学说是中医理论的一个重要内容之一。利用经络进行疾病诊断在我国已有几千年的历史。早在《素问》中就有记载：“五脏之道，皆出于经隧，以行血气，血气不和，百病乃变化而生。”充分体现了经络与五脏之间的关系以及经络与疾病之间的关系，这些都为经络诊断提供了良好的依据。随着科学技术的发展以及对经穴实质认识的不断深入，经穴诊断的研究在电学、力学、光学等领域都取得了一定的成果，其中，经穴的生物电阻抗研究取得的成果尤为突出。生物电阻抗技术，是指利用人体组织与器官的电特性及其变化规律提取与人体生理、病理状况相关的生物医学信息的检测技术。经研究发现，经穴具有低阻抗、高电容等特性，并且这些特性和西医领域的人体系统健康风险存在一定的关系，这种关系对人体健康状况的预测具有十分重要的参考价值。“中医治未病”已逐渐深入人心；中医药也越来越得到广大民众的认可。然而，目前中、西理论知识没有很好的统一起来，尚处于一种相对“对立”的局面。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法，通过生物电阻抗技术获取的经络能量平衡值为基础，将所采集的十二经络能量平衡值作为输入样本，与训练样本集中各样本的十二经络能量平衡值进行相似度计算，并利用关系加权K-近邻模型、结合权值矩阵，计算样本间的总体相似度，找出与输入样本最相似的K个样本，依据最相似样本的人体系统风险等级推理出输入样本的人体系统风险等级，从而实现对人体系统无创、早期、全面、高效的健康风险预测。本专利技术是这样实现的：一种基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法，其包括以下步骤：S1、建立年龄、性别分布均衡，十二经络能量平衡值和七个人体系统及健康风险等级标记完备的数据集，作为训练样本集Φ；训练样本集Φ＝{x1,x2,...,xn}，n为训练样本集Φ中样本的个数；样本xi的经络能量平衡值集BEVi的表达式如下：BEVi＝(BEV0左(xi),BEV0右(xi),...,BEVp左(xi),BEVp右(xi),...,BEV11左(xi),BEV11右(xi))其中，BEVp左(xi)、BEVp右(xi)分别为样本xi的第p条经络能量平衡值的左值和右值；p为十二经络标号，取值为0至11之间的整数；S2、采用粒子群优化算法，利用训练样本集Φ，确定七个人体系统与十二经络能量平衡值对应的权值矩阵W；S3、采集受测者的特定区域的生物电特性数据，提取经络电阻抗信息，解析得到受测者的十二经络能量平衡值，作为输入样本Input；S4、对输入样本Input、训练样本集Φ中所有样本的十二经络能量平衡值进行归一化处理，形成新的样本能量平衡值集；S5、建立关系加权K-近邻模型，进行人体系统健康风险预测：S51、提取训练样本集Φ中第i个样本xi归一化后的经络能量平衡值集BEV(xi)′；S52、利用输入样本Input和样本xi的经络能量平衡值集BEV(input)′、BEV(xi)′，以及权值矩阵W，计算输入样本Input的人体某系统Sm与第i个样本人体某系统Sm的空间距离Dtm(Input,xi)；S53、若对该样本七个人体系统的空间距离计算完成，则转至S54，否则转至S52；S54、若训练样本集Φ中还存在未进行距离计算的样本，则转至S51，否则，转至S55；S55、对步骤S52中计算的输入样本Input与训练样本集Φ中所有样本关于人体某系统Sm的空间距离Dtm(Input,xi)由小到大进行排序，选择前K个与输入样本Input距离最小的样本作为最相似样本集Ψm；S56、从训练样本集Φ中提取最相似样本集Ψm中各个样本的人体某系统Sm的风险等级，并将出现次数最多的风险等级作为输入样本Input人体某系统Sm的风险等级预测结果；S57、若输入样本Input的七个人体系统预测结果均完成，则转至S58，否则转至S55；S58、输出输入样本Input个人体系统健康风险预测结果；S59、是否有新样本输入，若有，则转至S3，否则转至S510；S510、结束。优选地，步骤S1中所述十二经络包括手太阴肺经、足太阴脾经、手少阴心经、足少阴肾经、手厥阴心包经、足厥阴肝经、手太阳小肠经、足太阳膀胱经、手少阳三焦经、足少阳胆经、手阳明大肠经和足阳明胃经；每一条经络的能量平衡值分为左值和右值。优选地，步骤S1中所述的七个人体系统，包括消化系统、泌尿生殖系统、骨骼系统、神经系统、呼吸系统、内分泌系统和心血管系统。优选地，步骤S1中所述的健康风险等级分为无风险、一级风险、二级风险和三级风险，其中，级别越高，风险越大。优选地，步骤S4中所述的样本xi的十二经络能量平衡值归一化处理方法为其中，BEVp(xi)为样本xi第p条经络能量平衡值的左值或右值；BEV_minp为训练样本集Φ中所有样本有关第p条经络能量平衡值的左值或右值的最小值；BEV_maxp为训练样本集Φ中所有样本有关第p条经络能量平衡值的左值或右值的最大值；BEVp(xi)′为样本xi第p条经络能量平衡值的左值或右值归一化后的值；对样本xi的所有经络能量平衡值归一化后，形成新的样本xi的能量平衡值集BEVi′＝(BEV0左(xi)′,BEV0右(xi)′,...,BEVp左(xi)′,BEVp右(xi)′,...,BEV11左(xi)′,BEV11右(xi)′)。优选地，步骤S2中的十二经络能量平衡值与人体系统对应的权值矩阵W为其中，p为人体十二经络标号，取值为0至11之间的整数；m为表示人体某系统的标号，取值为0至6之间的整数；wmp为第m个人体系统与第p条经络的关联权值，取值为0-1之间的实数。优选地，步骤S52中计算输入样本Input的人体某系统Sm与第i个样本人体某系统Sm的距离Dtm(Input,Xi)的表达式如下其中，p为人体十二经络标号，取0至11之间的整数；m为表示人体某系统的标号，取0至6之间的整数；wmp为第m个人体系统与第p个经络的关联权值，取值为0-1之间的实数。优选地，步骤S55中所述的K取值为5。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术通过生物电阻抗技术获取的经络能量平衡值为基础，将所采集受测者的十二经络能量平衡值作为输入样本，与训练样本集中各样本的十二经络能量平衡值进行相似度计算，并利用关系加权K-近邻模型、结合权值矩阵，计算样本间的总体相似度，找出与输入样本最相似的K个样本，依据最相似样本的人体系统风险等级推理出输入样本的人体系统风险等级，从而实现对人体系统无创、早期、全面、高效的健康风险预测。预测结果简洁明了，便于被测者及时直观的了解自己的健康状态。附图说明图1为本专利技术的基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法的流程图。具体实施方式以下将参考附图详细说明本专利技术的示例性实施例、特征和性能方面。如图1所示，一种基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法，其包括以下步骤：S1、建立年龄、性别分布均衡，十二经络能量平衡值和七个人体系统及健康风险等级标记完备的数据集，作为训练样本集Φ；训本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1、建立年龄、性别分布均衡，十二经络能量平衡值和七个人体系统及健康风险等级标记完备的数据集，作为训练样本集Φ；训练样本集Φ＝{x1,x2,...,xn}，n为训练样本集Φ中样本的个数；样本xi的经络能量平衡值集BEVi的表达式如下：BEVi＝(BEV0左(xi),BEV0右(xi),...,BEVp左(xi),BEVp右(xi),...,BEV11左(xi),BEV11右(xi))其中，BEVp左(xi)、BEVp右(xi)分别为样本xi的第p条经络能量平衡值的左值和右值；p为十二经络标号，取值为0至11之间的整数；S2、采用粒子群优化算法，利用训练样本集Φ，确定七个人体系统与十二经络能量平衡值对应的权值矩阵W；S3、采集受测者的特定区域的生物电特性数据，提取经络电阻抗信息，解析得到受测者的十二经络能量平衡值，作为输入样本Input；S4、对输入样本Input、训练样本集Φ中所有样本的十二经络能量平衡值进行归一化处理，形成新的样本能量平衡值集；S5、建立关系加权K‑近邻模型，进行人体系统健康风险预测：S51、提取训练样本集Φ中第i个样本xi归一化后的经络能量平衡值集BEV(xi)′；S52、利用输入样本Input和样本xi的经络能量平衡值集BEV(input)′、BEV(xi)′，以及权值矩阵W，计算输入样本Input的人体某系统Sm与第i个样本人体某系统Sm的空间距离Dtm(Input,xi)；S53、若对该样本七个人体系统的空间距离计算完成，则转至S54，否则转至S52；S54、若训练样本集Φ中还存在未进行距离计算的样本，则转至S51，否则，转至S55；S55、对步骤S52中计算的输入样本Input与训练样本集Φ中所有样本关于人体某系统Sm的空间距离Dtm(Input,xi)由小到大进行排序，选择前K个与输入样本Input距离最小的样本作为最相似样本集Ψm；S56、从训练样本集Φ中提取最相似样本集Ψm中各个样本的人体某系统Sm的风险等级，并将出现次数最多的风险等级作为输入样本Input人体某系统Sm的风险等级预测结果；S57、若输入样本Input的七个人体系统预测结果均完成，则转至S58，否则转至S55；S58、输出输入样本Input个人体系统健康风险预测结果；S59、是否有新样本输入，若有，则转至S3，否则转至S510；S510、结束。...

【技术特征摘要】
1.一种基于经络能量平衡值的人体系统健康风险预测方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1、建立年龄、性别分布均衡，十二经络能量平衡值和七个人体系统及健康风险等级标记完备的数据集，作为训练样本集Φ；训练样本集Φ＝{x1,x2,...,xn}，n为训练样本集Φ中样本的个数；样本xi的经络能量平衡值集BEVi的表达式如下：BEVi＝(BEV0左(xi),BEV0右(xi),...,BEVp左(xi),BEVp右(xi),...,BEV11左(xi),BEV11右(xi))其中，BEVp左(xi)、BEVp右(xi)分别为样本xi的第p条经络能量平衡值的左值和右值；p为十二经络标号，取值为0至11之间的整数；S2、采用粒子群优化算法，利用训练样本集Φ，确定七个人体系统与十二经络能量平衡值对应的权值矩阵W；S3、采集受测者的特定区域的生物电特性数据，提取经络电阻抗信息，解析得到受测者的十二经络能量平衡值，作为输入样本Input；S4、对输入样本Input、训练样本集Φ中所有样本的十二经络能量平衡值进行归一化处理，形成新的样本能量平衡值集；S5、建立关系加权K-近邻模型，进行人体系统健康风险预测：S51、提取训练样本集Φ中第i个样本xi归一化后的经络能量平衡值集BEV(xi)′；S52、利用输入样本Input和样本xi的经络能量平衡值集BEV(input)′、BEV(xi)′，以及权值矩阵W，计算输入样本Input的人体某系统Sm与第i个样本人体某系统Sm的空间距离Dtm(Input,xi)；S53、若对该样本七个人体系统的空间距离计算完成，则转至S54，否则转至S52；S54、若训练样本集Φ中还存在未进行距离计算的样本，则转至S51，否则，转至S55；S55、对步骤S52中计算的输入样本Input与训练样本集Φ中所有样本关于人体某系统Sm的空间距离Dtm(Input,xi)由小到大进行排序，选择前K个与输入样本Input距离最小的样本作为最相似样本集Ψm；S56、从训练样本集Φ中提取最相似样本集Ψm中各个样本的人体某系统Sm的风险等级，并将出现次数最多的风险等级作为输入样本Input人体某系统Sm的风险等级预测结果；S57、若输入样本Input的七个人体系统预测结果均完成，则转至S58，否则转至S55；S58、输出输入样本Input个人体系统健康风险预测结果；S59、是否有新样本输入，若有，则转至S3，否则转至S510；S510、结束。2.根据权利要求1所述的基于经络能量平衡值的人体...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志明，王晓妍，王子璇，石鹏，王逢宝，阎晨光，孙艳，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北,13