The invention discloses a five zang organs belonging determination system of traditional Chinese medicine concept. Based on the data source of matching formula and pathogenesis of traditional Chinese medicine, a set of various judgment rule trees is constructed, and then a five zang organs judgment model of traditional Chinese medicine is composed, through which the attribution of five zang organs belonging to different traditional Chinese medicine concepts is quantitatively determined. The system includes key words screening module, prescription data processing module, five viscera discrimination model generation module, five viscera model application and result output module, and intelligent control module. This system uses data mining technology and computer artificial intelligence technology, using VS.NET and R language Toolkit (random forest), to simulate the whole process of establishing the corresponding thinking of TCM formula and syndrome to distinguish TCM five viscera model, and applying the model to quantify the five viscera attributes of different TCM concepts. The invention provides a new research method tool for the research of traditional Chinese medicine literature, especially the modern scientific interpretation of the basic theory of traditional Chinese medicine.
【技术实现步骤摘要】
一种中医概念的五脏归属判定系统
本专利技术涉及数据挖掘和计算机人工智能
领域,具体地说,特别涉及到一种中医概念的五脏归属判定系统。
技术介绍
随着数据技术和人工智能的发展,原本海量存在的方剂信息得以数据化和标准化,为进一步智能化打下了坚实基础。由于中医学方证相应的思维方式是建立在对方剂数据信息理解和关联基础上的独特思维方式,因此采用数据挖掘和人工智能技术,尤其是最新的机器学习方法的运用,使得计算机模拟中医方证相应思维的过程得以实现。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程,通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。方证相应主要指根据方剂药味组成及其效用来推测其所主治对象的病机或症状。申请号为201910142196.0的专利申请文件公开了一种中医病名相似度的量化判定系统,其基于方剂组成与中医病名配对的数据源,构建各种判断规则树集合,进而组合构成中医病名判断模型,通过该模型量化不同病名相似度,基于该系统可以量化中医病名之间的相关度。其缺陷在于:1)该量化判定系统必需基于现成的病名和关键词,无法综合运用中医理论、中医治法、中医方剂和中药学的专业知识,这限制了其适用范围。2)该量化判定系统的学习模 ...
【技术保护点】
1.一种中医概念的五脏归属判定系统,其特征在于,包括/n关键词筛选模块A,其用于输入五脏和需要判定的中医概念,并输出关键词和权重;其具体过程为:将默认的五脏概念,结合中医基本理论和辩证体系的基本概念,构建关键词,关键词的权重值为1;权重值可通过方剂数据处理模块B和五脏判别模型生成模块C的参数反馈自动调节;/n方剂数据处理模块B,其包括方剂信息集合模块B1和若干学习模块;/n方剂信息集合模块B1,其用于在基础数据总库中筛选出所有包含关键词的数据,数据导入基础数据库,经标准化后得到基础方剂信息集;/n若干学习模块,每种学习模块采用不同的规则对标准化后的基础方剂信息集进行分割,得到对应的学习集;/n多次重复后建立被判断概念方剂集合模块B9;/n五脏判别模型生成模块C,其包括若干规则生成模块,每种规则生成模块基于对应的学习集,在随机森林算法的基础上,通过调控生成规则树;/n所有规则树构成按比例组合五脏判定模型C8;/n五脏模型应用和结果输出模块D,其用于将被判断概念方剂集合模块B9的数据应用至按比例组合五脏判定模型C8,获得需要判定的中医概念和五脏的相似程度,并输出结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种中医概念的五脏归属判定系统,其特征在于,包括
关键词筛选模块A,其用于输入五脏和需要判定的中医概念,并输出关键词和权重;其具体过程为:将默认的五脏概念,结合中医基本理论和辩证体系的基本概念,构建关键词,关键词的权重值为1;权重值可通过方剂数据处理模块B和五脏判别模型生成模块C的参数反馈自动调节;
方剂数据处理模块B,其包括方剂信息集合模块B1和若干学习模块;
方剂信息集合模块B1,其用于在基础数据总库中筛选出所有包含关键词的数据,数据导入基础数据库,经标准化后得到基础方剂信息集;
若干学习模块,每种学习模块采用不同的规则对标准化后的基础方剂信息集进行分割,得到对应的学习集;
多次重复后建立被判断概念方剂集合模块B9;
五脏判别模型生成模块C,其包括若干规则生成模块,每种规则生成模块基于对应的学习集,在随机森林算法的基础上,通过调控生成规则树;
所有规则树构成按比例组合五脏判定模型C8;
五脏模型应用和结果输出模块D,其用于将被判断概念方剂集合模块B9的数据应用至按比例组合五脏判定模型C8,获得需要判定的中医概念和五脏的相似程度,并输出结果。
2.根据权利要求1所述的中医概念的五脏归属判定系统,其特征在于,所述学习模块包括五脏方剂组成集学习模块B2、五脏方剂剂量集学习模块B3、五脏方剂归经集学习模块B4、五脏方剂性味集学习模块B5、五脏方剂炮制集学习模块B6、五脏方剂煎服方法集学习模块B7和五脏方剂朝代集学习模块B8。
3.根据权利要求1或2所述的中医概念的五脏归属判定系统,其特征在于,所述学习模块均基于方剂信息集合模块B1,其通过人工智能,分别以组成数据量、剂量数据量、归经数据量、性味数据量、炮制数据量、煎服方法数据...
【专利技术属性】
技术研发人员:郭晶磊,文小平,杨巍,
申请(专利权)人:上海中医药大学,
类型:发明
国别省市:上海;31
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