基于神经网络的中医全息数据健康建议生成方法技术

本发明专利技术公开了一种采用多模态数据融合，通过综合分析舌象、面象、耳象、掌纹、汗腺多种全息特征，将每个全息特征与中医二级体质对应，结合每个全息特征的权重，计算出得出的二级体质的分数，按照最大概率原则得出最可能的三个二级中医体质，同时给与个性化的建议的方法。本发明专利技术涉及健康服务管理领域，利用模型大融合分析得出最终的中医体质，进一步提高了模型进行体质融合的准确性，从而使得提供给用户的建议更加贴合用户实际需要，提升了整个融合方法的可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术公开了一种采用多模态数据融合，通过综合分析舌象、面象、耳象、掌纹、汗腺等多种全息特征，将每个全息特征与中医二级体质对应，结合每个全息特征的权重，计算出得出的二级体质的分数，按照最大概率原则得出最可能的三个二级中医体质，同时给与个性化的建议的方法。本专利技术属于健康服务管理领域。

技术介绍

1、目前已有的系统在中医全息的融合上，全息类型与我们系统存在差异，且相对于其他系统而言，公司系统融合的全息数量更多，综合分析多个全息特征，可以更全面地了解用户的健康状况，从而提高诊断的准确性和可靠性。

2、关联技术：多分类器神经网络模型(ccnn)、panda、权重计算法均为成熟技术方法。

3、参考资料：《中医体质分类与判定》、《黄帝内经》、《中医诊断学》、《中医体质学》、《中医基础理论》。

4、关键在于如何融合中医全息(舌象、耳象、掌纹、面象、汗腺)，综合分析得出中医体质，并给与个性化的建议。

技术实现思路

1、中医全息结合计算机技术的应用虽然取得了一定的进展，但在实际应用中仍本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.本专利技术对中医全息(舌象、耳象、掌纹、面象、汗腺)，利用神经网络模型(CCNN)、Panda、权重计算法融合分析，对服务对象当前身体状态，给与个性化的建议。

2.建立体质与饮食谱变换方法，生成日常生活指引建议(即表2)。

【技术特征摘要】

1.本发明对中医全息(舌象、耳象、掌纹、面象、汗腺)，利用神经网络模型(ccnn)、panda、权重计算法融合分析，对...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘国瑞，龙家宏，黄丹娜，
申请(专利权)人：银润康深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：