一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统。包括：获取模块，用于获取咯血性状信息以及对应的疾病信息，并建立对应的空间向量集；转化模块，用于获取待计算咯血性状信息，建立对应的待计算空间向量集；计算模块，用于构建径向基函数神经网络模型，通过径向基函数神经网络模型将空间向量集以及待计算空间向量集转化为对应的待匹配向量集，对待匹配向量集进行计算，并生成对应的匹配数值；记录模块，用于根据该匹配数值生成对应的咯血性状及疾病的信息匹配报告。本发明专利技术通过构建径向基函数神经网络模型来计算两个信心之间的匹配数值，提高了计算的精确度，同时对数据进行存储，能够加强数据之间的关联性，防止数据丢失。

【技术实现步骤摘要】
一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统。
技术介绍
咯血是指喉及喉部以下的呼吸道任何部位的出血，经口腔咯出。少量咯血有时仅表现为痰中带血，大咯血时血液从口鼻涌出，常可阻塞呼吸道，造成窒息死亡。现有的技术在进行咯血性状及伴随症状的信息匹配时，往往是通过BP网络来进行训练以此完成信息匹配，但是BP网络训练时间长，而且由于BP网络的特性，在信息匹配时，每个信息项都会互相产生影响，会使信息匹配结果不够准确，所以，亟需一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统来提高信息匹配结果的精确度。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出了一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统，旨在解决现有技术无法实现通过径向基函数神经网络来提高信息匹配精确度的技术问题。本专利技术的技术方案是这样实现的：一方面，本专利技术提供了一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统，所述基于咯血性状及疾病的信息匹配系统包括：获取模块，用于获取咯血性状信息以及对应的疾病信息，并根据该咯血性状信息以及对应的疾病信息分别建立对应的空间向量集；转化模块，用于获取待计算咯血性状信息，根据该待计算咯血性状信息建立对应的待计算空间向量集；计算模块，用于构建径向基函数神经网络模型，通过径向基函数神经网络模型将空间向量集以及待计算空间向量集转化为对应的待匹配向量集，对待匹配向量集进行计算，并生成对应的匹配数值；记录模块，用于根据该匹配数值生成对应的咯血性状及疾病的信息匹配报告。在以上技术方案的基础上，优选的，获取模块包括特征提取模块，用于获取咯血性状信息以及对应的疾病信息，所述咯血性状信息包括：咯血性状信息以及对应的伴随症状信息，所述疾病信息包括：疾病信息以及疾病症状信息，通过TF-IDF从咯血性状信息以及对应的疾病信息提取数值最大的词作为特征词。在以上技术方案的基础上，优选的，获取模块包括集建立模块，用于根据咯血性状特征词、伴随症状特征词、疾病特征词以及疾病症状特征词，根据咯血性状特征词建立不同的空间向量集，根据对应关系将伴随症状特征词、疾病特征词以及疾病症状特征词存放入对应的空间向量集中，建立对应关系表。在以上技术方案的基础上，优选的，转化模块包括向量化模块，用于获取待计算咯血性状信息，所述待计算咯血性状信息包括：待计算咯血性状信息以及对应的待计算伴随症状信息，对待计算咯血性状信息的完整性进行验证，利用TF-IDF从通过完整性验证的待计算咯血性状信息中提取数值最大的词作为待计算咯血性状特征词以及待计算伴随症状特征词，并根据待计算咯血性状特征词建立待计算空间向量集，将待计算伴随症状特征词存入对应的待计算空间向量集中。在以上技术方案的基础上，优选的，计算模块包括初始化模块，用于构建径向基函数神经网络模型，将空间向量集以及待计算空间向量集作为待匹配向量集，将待匹配向量集放入输入层，初始化隐含层至输出层的连接权值以及隐含层各神经元的中心参数，初始化宽度向量。在以上技术方案的基础上，优选的，计算模块包括计算输出模块，用于根据输入层的待匹配向量集、连接权值计算出输出层神经元的输出数值，根据中心参数以及宽度向量对输出数值进行迭代，得到迭代数值作为匹配数值。在以上技术方案的基础上，优选的，记录模块包括匹配存储模块，用于设定匹配阈值，将匹配数值与匹配阈值进行比较，当匹配数值大于匹配阈值时，存储径向基函数神经网络模型中对应的数据，与空间向量集建立关联，并根据空间向量集生产对应匹配报告。更进一步优选的，所述基于咯血性状及疾病的信息匹配设备包括：获取单元，用于获取咯血性状信息以及对应的疾病信息，并根据该咯血性状信息以及对应的疾病信息分别建立对应的空间向量集；转化单元，用于获取待计算咯血性状信息，根据该待计算咯血性状信息建立对应的待计算空间向量集；计算单元，用于构建径向基函数神经网络模型，通过径向基函数神经网络模型将空间向量集以及待计算空间向量集转化为对应的待匹配向量集，对待匹配向量集进行计算，并生成对应的匹配数值；记录单元，用于根据该匹配数值生成对应的咯血性状及疾病的信息匹配报告。本专利技术的一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统相对于现有技术具有以下有益效果：(1)通过利用径向基函数神经网络模型，能够快速且精确计算出咯血性状信息与待计算咯血性状信息之间的匹配数值，提高了匹配的精确度，提升了用户体验；(2)通过对径向基函数神经网络模型计算后的数据进行实时存储，极大避免了基函数神经网络模型丢失数据的问题，同时也提高了数据之间的关联性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术基于咯血性状及疾病的信息匹配系统第一实施例的结构框图；图2为本专利技术基于咯血性状及疾病的信息匹配系统的第二实施例结构框图；图3为本专利技术基于咯血性状及疾病的信息匹配系统的第三实施例结构框图；图4为本专利技术基于咯血性状及疾病的信息匹配系统的第四实施例结构框图；图5为本专利技术基于咯血性状及疾病的信息匹配系统的第五实施例结构框图；图6为本专利技术基于咯血性状及疾病的信息匹配设备结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施方式，对本专利技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本专利技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，图1为本专利技术基于咯血性状及疾病的信息匹配系统第一实施例的结构框图。其中，所述基于咯血性状及疾病的信息匹配系统包括：获取模块10、转化模块20、计算模块30和记录模块40。获取模块10，用于获取咯血性状信息以及对应的疾病信息，并根据该咯血性状信息以及对应的疾病信息分别建立对应的空间向量集；转化模块20，用于获取待计算咯血性状信息，根据该待计算咯血性状信息建立对应的待计算空间向量集；计算模块30，用于构建径向基函数神经网络模型，通过径向基函数神经网络模型将空间向量集以及待计算空间向量集转化为对应的待匹配向量集，对待匹配向量集进行计算，并生成对应的匹配数值；记录模块40，用于根据该匹配数值生成对应的咯血性状及疾病的信息匹配报告。进一步地，如图2所示，基于上述各实施例提出本专利技术基于咯血性状及疾病的信息匹配系统的第二实施例结构框图，在本实施例中，获取模块10还包括：特征提取模块101，用于获取咯血性状信息以及对应的疾病信息，所述咯血性状信息包括：咯血性状信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统，其特征在于，所述基于咯血性状及疾病的信息匹配系统包括：/n获取模块，用于获取咯血性状信息以及对应的疾病信息，并根据该咯血性状信息以及对应的疾病信息分别建立对应的空间向量集；/n转化模块，用于获取待计算咯血性状信息，根据该待计算咯血性状信息建立对应的待计算空间向量集；/n计算模块，用于构建径向基函数神经网络模型，通过径向基函数神经网络模型将空间向量集以及待计算空间向量集转化为对应的待匹配向量集，对待匹配向量集进行计算，并生成对应的匹配数值；/n记录模块，用于根据该匹配数值生成对应的咯血性状及疾病的信息匹配报告。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于咯血性状及疾病的信息匹配系统，其特征在于，所述基于咯血性状及疾病的信息匹配系统包括：
获取模块，用于获取咯血性状信息以及对应的疾病信息，并根据该咯血性状信息以及对应的疾病信息分别建立对应的空间向量集；
转化模块，用于获取待计算咯血性状信息，根据该待计算咯血性状信息建立对应的待计算空间向量集；
计算模块，用于构建径向基函数神经网络模型，通过径向基函数神经网络模型将空间向量集以及待计算空间向量集转化为对应的待匹配向量集，对待匹配向量集进行计算，并生成对应的匹配数值；
记录模块，用于根据该匹配数值生成对应的咯血性状及疾病的信息匹配报告。


2.如权利要求1所述的基于咯血性状及疾病的信息匹配系统，其特征在于：获取模块包括特征提取模块，用于获取咯血性状信息以及对应的疾病信息，所述咯血性状信息包括：咯血性状信息以及对应的伴随症状信息，所述疾病信息包括：疾病信息以及疾病症状信息，通过TF-IDF从咯血性状信息以及对应的疾病信息提取数值最大的词作为特征词。


3.如权利要求2所述的基于咯血性状及疾病的信息匹配系统，其特征在于：获取模块包括集建立模块，用于根据咯血性状特征词、伴随症状特征词、疾病特征词以及疾病症状特征词，根据咯血性状特征词建立不同的空间向量集，根据对应关系将伴随症状特征词、疾病特征词以及疾病症状特征词存放入对应的空间向量集中，建立对应关系表。


4.如权利要求3所述的基于咯血性状及疾病的信息匹配系统，其特征在于：转化模块包括向量化模块，用于获取待计算咯血性状信息，所述待计算咯血性状信息包括：待计算咯血性状信息以及对应的待计算伴随症状信息，对待计算咯血性状信息的完整性进行验证，利用TF-IDF从通过完整性验证的待计算咯血性状信息中提取数值最大的词作为待计算咯血...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜登斌，杜小军，杜乐，
申请(专利权)人：吾征智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11