[发明专利]汤剂煎制参数的决策方法及煎制参数决策模型的训练方法

权利要求书

1.一种汤剂煎制参数的决策方法，其特征在于，包括：

获取待煎制中药汤剂的处方信息；所述处方信息至少包括方剂组成信息和方剂剂量信息；

将所述处方信息与方剂数据库中的既有处方从不同维度进行匹配，每一个维度得到一个既有处方及对应的煎制参数；所述方剂数据库包括至少一个既有处方及对应的煎制参数；

将所有维度对应煎制参数形成的数据序列输入事先训练好的煎制参数决策模型，得到第一煎制参数。

2.如权利要求1所述的汤剂煎制参数的决策方法，其特征在于，所述不同维度，包括方剂组成信息、方剂剂量信息、方剂功效信息或方剂主治信息中的至少一个维度。

3.如权利要求2所述的汤剂煎制参数的决策方法，其特征在于，以方剂组成信息为一个维度时；

所述将所述处方信息与方剂数据库中的既有处方从不同维度进行匹配，每一个维度得到一个既有处方及对应的煎制参数，包括：

以方剂组成信息的维度，采用JACCARD相似系数，计算所述处方信息与所述方剂数据库中的既有处方的相似度，并输出相似度最高的既有处方及对应的煎制参数。

4.如权利要求2所述的汤剂煎制参数的决策方法，其特征在于，以方剂剂量信息为一个维度时；

所述将所述处方信息与方剂数据库中的既有处方从不同维度进行匹配，每一个维度得到一个既有处方及对应的煎制参数，包括：

以方剂剂量信息的维度，采用余弦相似算法，计算所述处方信息与所述方剂数据库中的既有处方的相似度，并输出相似度最高的既有处方及对应的煎制参数；所述相似度的计算为：

其中，X，Y分别为两个处方的方剂剂量。

5.如权利要求2所述的汤剂煎制参数的决策方法，其特征在于，以方剂功效信息或方剂主治信息为一个维度时；

所述将所述处方信息与方剂数据库中的既有处方从不同维度进行匹配，每一个维度得到一个既有处方及对应的煎制参数，包括：

以方剂功效信息或方剂主治信息的维度，采用潜在狄利克雷分配主题模型算法，计算所述处方信息与所述方剂数据库中的既有处方的相似度，并输出相似度最高的既有处方及对应的煎制参数。

6.如权利要求1-5任一所述的汤剂煎制参数的决策方法，其特征在于，还包括：

根据现代中药汤剂煎制逻辑，生成第二煎制参数；

对所述第一煎制参数和所述第二煎制参数，按照设置的权重进行加权求和，得到第三煎制参数。

7.一种煎制参数决策模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取样本数据；所述样本数据包括至少一个处方信息及对应的煎制参数；

将所述样本数据中的至少一个处方信息与方剂数据库中的既有处方从不同维度进行匹配，得到至少一个数据序列；

将至少一个数据序列输入煎制参数决策模型进行训练，得到训练后的煎制参数决策模型。

8.如权利要求7所述的煎制参数决策模型的训练方法，其特征在于，所述将至少一个数据序列输入煎制参数决策模型进行训练，得到训练后的煎制参数决策模型，包括：

通过遗传算法对至少一个数据序列进行迭代训练；

当到达预设的迭代终止条件时，输出训练后的煎制参数决策模型。

9.如权利要求7所述的煎制参数决策模型的训练方法，其特征在于，所述将至少一个数据序列输入煎制参数决策模型进行训练，得到训练后的煎制参数决策模型，包括：

采用BP神经网络对至少一个数据序列进行训练，得到训练后的煎制参数决策模型。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1-9任一所述的方法。

11.一种存储介质，其特征在于，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-9任一所述的方法。