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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种中医证候智能辨识方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119252470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411774607.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种中医证候智能辨识方法、系统及存储介质是由王永菊;赵忠伟;楚洪波;谭梦瑶;杨千设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中医证候智能辨识方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗保健信息技术领域，具体涉及一种中医证候智能辨识方法、系统及存储介质。该方法包括获取被诊断者四诊病历的训练样本数据和症状表现类别；根据样本数据中的其他证候种类，以及属于其他证候的出现频次，确定频数调节参数；进而确定症状与证候的目标相关系数；根据目标相关系数和信息增益指标构建决策树；根据任意两种症状表现类别的频次和目标相关系数，确定组合相关系数；基于任意两种症状的组合相关系数，以及所有症状的目标相关系数，确定决策权重；根据决策权重对每一决策树进行决策加权，构建证候辨识模型，根据证候辨识模型进行四诊病历的证候智能辨识。本发明能够提升证候智能辨识的准确性与可靠性。

本发明授权一种中医证候智能辨识方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种中医证候智能辨识方法，其特征在于，所述方法包括：获取被诊断者四诊病历的训练样本数据，确定所述训练样本数据属于目标证候的目标样本数据；获取训练样本数据中的症状表现类别，从所有所述症状表现类别中任选一种待分析症状；针对任一目标样本数据，根据所述目标样本数据中的其他证候种类，以及属于其他证候的待分析症状的出现频次，确定所述目标样本数据中待分析症状的频数调节参数；根据所述待分析症状在所述目标样本数据中出现的频次，以及所有所述目标样本数据中待分析症状的频数调节参数，确定所述待分析症状的目标相关系数；确定待分析症状在构建决策树的信息增益指标；根据所述目标相关系数和信息增益指标，对待分析症状进行决策树构建；根据训练样本数据与目标样本数据中出现任意两种症状表现类别的频次，以及对应两种症状表现类别的目标相关系数，确定两种症状表现类别的组合相关系数；基于任一决策树中任意两种症状表现类别的组合相关系数，以及所有症状针对目标证候的目标相关系数，确定决策树的决策权重；根据所述决策权重对每一决策树进行决策加权，构建证候辨识模型，根据所述证候辨识模型进行四诊病历的证候智能辨识；确定所述目标样本数据中待分析症状的频数调节参数，包括：确定其他证候中出现待分析症状的频次和值；将所述目标样本数据中的证候种类数量与频次和值的乘积，将该乘积的相反数进行归一化处理，作为所述频数调节参数；根据所述待分析症状在所述目标样本数据中出现的频次，以及所有所述目标样本数据中待分析症状的频数调节参数，确定所述待分析症状的目标相关系数，包括：将所有所述目标样本数据中待分析症状的频数调节参数的均值，作为待分析症状的整体调节参数；将所述待分析症状在所述目标样本数据中出现的频次与整体调节参数的乘积归一化处理，得到所述待分析症状的目标相关系数；所述确定两种症状表现类别的组合相关系数，包括：将两种症状表现类别的目标相关系数的和值，作为第一相关影响指标；基于两种症状共同出现的频次占比与单独出现的频次占比，确定两种症状组合出现的第二相关影响指标；计算所述第一相关影响指标和第二相关影响指标的乘积，进行最大最小值归一化处理得到组合相关系数；所述第二相关影响指标对应的计算公式为： 式中，表示第i类症状与第v类症状的第二相关影响指标，表示第i类症状与第v类症状同时在所有目标样本数据出现的频次，表示第i类症状与第v类症状同时在所有训练样本数据出现的频次，表示第i类症状在所有目标样本数据出现的频次，表示第v类症状在所有目标样本数据出现的频次，表示第i类症状在所有训练样本数据出现的频次，表示第v类症状在所有训练样本数据出现的频次；所述基于任一决策树中任意两种症状表现类别的组合相关系数，以及所有症状的目标相关系数，确定决策树的决策权重，包括：将同一决策树中所有症状的目标相关系数的均值，作为第一权重指标；将同一决策树中任意两种症状的所有组合所对应组合相关系数的均值，作为第二权重指标；计算第一权重指标与第二权重指标的乘积，并基于Premnmx函数将其映射至[-1,1]之间，得到决策权重。

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