[发明专利]高血脂的中西医辩证分型方法、装置、存储介质及电子装置

说明书

本申请公开了一种高血脂的中西医辩证分型方法、装置、存储介质及电子装置。该中西医辩证分型方法包括：取高血脂的中医辩证分型及其对应的西医综合数据；预处理西医综合数据，并提取预处理的西医综合数据中的高血脂特征；根据高血脂特征和高血脂的中医辩证分型，生成认知参数子集；基于所述认知参数子集训练最大熵模型，生成认知分型模型；将待识别特征输入认知分型模型，预测得到高血脂的中西医辩证分型结果。本申请解决了由于中医高血脂诊疗中需要老中医长期经验进行中医辩证分造成的分型的智能化程度不高的技术问题。

技术领域

本申请涉及高血脂分型领域，具体而言，涉及一种高血脂的中西医辩证分型方法、装置、存储介质及电子装置。

背景技术

发明人发现，高血脂的患者可以通过中医的方法来进行干预治疗；关键在于辨证分型，分型对了，对症下药效果会比较好。但是，中医高血脂诊疗中需要老中医长期经验进行中医辩证分型。

针对相关技术中中医高血脂诊疗中需要老中医长期经验进行中医辩证分型的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种高血脂的中西医辩证分型方法、装置、存储介质及电子装置，以解决中医高血脂诊疗中需要老中医长期经验进行中医辩证分型的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种高血脂的中西医辩证分型方法。

根据本申请的高血脂的中西医辩证分型方法包括：获取高血脂的中医辩证分型及其对应的西医综合数据；预处理西医综合数据，并提取预处理的西医综合数据中的高血脂特征；根据高血脂特征和高血脂的中医辩证分型，生成认知参数子集；基于所述认知参数子集训练最大熵模型，生成认知分型模型；将待识别特征输入认知分型模型，预测得到高血脂的中西医辩证分型结果。

进一步的，预处理西医综合数据，并提取预处理的西医综合数据中的高血脂特征包括：

设同一类分型对应有n条征兆和数据指标，分别对n条征兆和数据指标进行特征提取，构成n个特征向量x_j，j＝1,2,…,n；

用值在0，1间的随机数初始化隶属矩阵U，使其中元素u_ij满足式中的约束条件；计算c个聚类中心c_i：

其中，i＝1,…,c；m代表模糊度；D_j是x_j的k邻域内的特征向量集合；g_j为单个特征向量与疾病的关联程度，当g_j＞0.5时λ_j＝1，反之λ_j＝0；

隶属度更新单元：计算新的隶属度矩阵u_ij：

将新的隶属度矩阵输入模糊计算单元；

根据式计算价值函数值，其中J表示价值函数， d_ij＝||c_i-x_j||为第i个聚类中心c_i与第j个数据特征向量x_j间的欧几里德距离；如果价值函数值小于预设阈值，则算法停止。

进一步的，根据高血脂特征和高血脂的中医辩证分型，生成认知参数子集包括：

对模糊聚类分析结果中的各个聚类类别中的数据进行修正，合并相同或相似度高的特征，得到不同数据集对应的某一类高血脂的中医辩证分型的共同参数子集，将所述共同参数子集作为认知参数子集，并生成与高血脂的中医辩证分型间的映射关系。

进一步的，根据高血脂特征和高血脂的中医辩证分型，生成认知参数子集包括：

基于复相关系数算法计算高血脂特征与高血脂的中医辩证分型的相关概率；