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摘 要:本发明涉及一种基于深度学习的中草药推荐系统。首先以一个公开的、中医领域广泛认可的《伤寒论》数据集为研究对象,通过对症状和中药方剂信息的“Multi‑hot”编码预处理,建立了标准化的数据库。其次,运用卷积神经网络仿真临床症状群与中草药间的内在匹配规律,利用Pytorch框架设计了一个临床中药方剂推荐算法,并分别与支持向量机、贝叶斯分类器和逻辑回归等三种传统机器学习模型进行比较,从定量和定性两个维度说明本发明算法那的有效性和应用价值。本发明方法能较为准确地进行中草药方剂推荐,对基于人工智能的中医诊疗研究具有重要推动作用。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110811844.4 | 专利名称: | 基于深度学习的中草药推荐系统 |
申请日: | 2021-07-19 | 申请/专利权人 | 闽江学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 福建省福州市闽侯县上街镇溪源宫路200号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H20/10搜分类 中医中药搜索 |
公开/公告日: | 2023-11-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113539412B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |