[发明专利]中医头痛类型的鉴别系统、方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种中医头痛类型的鉴别系统、方法、电子设备及存储介质，中医头痛类型的鉴别方法包括：采集一定数量的中医头痛病症样本；获取所述中医头痛病症样本对应的样本描述信息；对所述样本描述信息进行归一化处理，获得与所述样本描述信息对应的多组归一化样本描述特征；基于所述归一化样本描述特征，获取所述中医头痛病症样本的多个训练特征集；基于所述训练特征集训练预分类模型；将待识别中医头痛特征信息输入所述预分类模型，输出所述中医头痛特征信息对应的中医头痛类型。该中医头痛类型的鉴别方法改善了现有技术中无法智能鉴别中医头痛类型的问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种中医头痛类型的鉴别系统、方法、电子设备及存储介质。

背景技术

头痛是一种常见病症，是多种相关疾病加重或恶化的先兆，近年来，头痛的病发率呈上升趋势，尤其是偏头痛，一般人群发病率达5％，流行病学调查表明，我国偏头痛的发病率达985.2/10万，30岁以下发病者逐年增长，男女患病率的比例为1:4；

很多患者通过西医治疗头痛的效果不佳，会选择通过中医治疗头痛，中医针对头痛病症判断头痛类型需要依靠医生去诊断，无法智能通过中医病症对头痛类型进行分类。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种中医头痛类型的鉴别系统、方法、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中无法智能鉴别中医头痛类型的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种中医头痛类型的鉴别方法，所述方法具体包括：

采集一定数量的中医头痛病症样本；

获取所述中医头痛病症样本对应的样本描述信息；

对所述样本描述信息进行归一化处理，获得与所述样本描述信息对应的多组归一化样本描述特征；

基于所述归一化样本描述特征，获取所述中医头痛病症样本的多个训练特征集；

基于所述训练特征集训练预分类模型；

将待识别中医头痛特征信息输入所述预分类模型，输出所述中医头痛特征信息对应的中医头痛类型。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步地，所述对所述样本描述信息进行归一化处理，获得与所述样本描述信息对应的多组归一化样本描述特征，包括；

将所述样本描述信息切分为中医头痛病症特征信息分词；

基于TextRank算法对所述中医头痛病症特征信息分词进行归一化处理，获得与所述样本描述信息对应的多组归一化样本描述特征。

进一步地，所述基于所述训练特征集训练预分类模型，包括：

构建预分类模型；

基于所述训练特征集训练所述预分类模型得到多个子预分类模型；

选取熵最大的子预分类模型，获得训练好的预分类模型。

进一步地，所述中医头痛类型的鉴别方法，还包括：

构建所述训练特征集所对应的中医头痛病症知识库；

基于所述中医头痛类型和所述中医头痛病症知识库得到头痛解决方案。

一种中医头痛类型的鉴别系统，包括：

采集模块，用于采集一定数量的中医头痛病症样本；

第一获取模块，用于获取所述中医头痛病症样本对应的样本描述信息；

归一化处理模块，用于对所述样本描述信息进行归一化处理，获得与所述样本描述信息对应的多组归一化样本描述特征；