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摘要：本发明涉及一种基于异构神经网络的中医辩证辅助决策方法及系统，属于机器学习领域，包括：构造单个患者异构图，并由单个患者异构图拼接得到患者‑证素异构网络；提取基于相同证素节点的邻居患者节点的嵌入和证素节点的嵌入，并使用多头自注意机制并行运行注意机制多次，以更新患者节点的表示，得到患者的最终嵌入向量；根据得到的各患者最终嵌入向量构建嵌入矩阵，并采用所有真实标记节点与预测结果之间的交叉熵损失作为损失函数训练模型，得到预测概率。本发明使用异构图神经网络的异质性和多重注意力机制，保存证素在组成证名时的语义信息；利用相似患者的症状信息丰富患者信息，对网络结构最大程度的保留，提高了辩证的精度。
主权项：1.一种基于异构神经网络的中医辩证辅助决策方法，其特征在于：所述辅助决策方法包括：异构网络构建步骤：将患者节点作为中心节点，病性证素和病位证素作为外围节点构造单个患者异构图，并由单个患者异构图拼接得到患者-证素异构网络；嵌入学习及多重注意力步骤：提取基于相同证素节点的邻居患者节点的嵌入和证素节点的嵌入，并使用多头自注意机制并行运行注意机制多次，以更新患者节点的表示，得到患者的最终嵌入向量；证名预测步骤：根据得到的各患者最终嵌入向量构建嵌入矩阵，并采用所有真实标记节点与预测结果之间的交叉熵损失作为损失函数训练模型，得到预测概率。
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百度查询： 电子科技大学 一种基于异构神经网络的中医辩证辅助决策方法及系统
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