【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及藥物分析鑒別系統，尤其涉及基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統、方法、設備及介質。
技術介紹
1、中藥作為我國傳統醫學的瑰寶，在醫療保健領域發揮著重要作用。然而，中藥藥物的分析鑒別一直面臨著諸多挑戰。
2、傳統的中藥鑒別方法主要依賴人工經驗，通過觀察藥物的外觀、氣味、口感等特征進行判斷。這種方法主觀性強，準確性和可靠性難以保證，且對鑒別人員的專業知識和經驗要求極高。同時，隨著中藥市場的不斷擴大和國際化，傳統鑒別方法難以滿足大規模、快速、準確的鑒別需求。
3、在現代科技的推動下，一些儀器分析方法如色譜法、光譜法等被應用于中藥鑒別。這些方法雖然能夠提供一定的客觀數據，但往往只能針對單一或少數幾個指標進行分析，難以全面反映中藥的整體特性。而且，這些方法通常需要復雜的樣品前處理和專業的操作技能，成本較高，不便于廣泛應用。
4、隨著人工智能技術的發展，特別是大模型的出現，為中藥藥物分析鑒別帶來了新的機遇。大模型具有強大的數據分析和處理能力，能夠整合多源數據，學習復雜的模式和關系，為中藥鑒別提供更全面、準確的解決方案。
5、此外，隨著中藥產業的發展，對中藥質量的要求越來越高，需要更加科學、準確的分析鑒別方法來確保中藥的安全性和有效性。同時，中藥資源的保護和可持續利用也需要準確的鑒別技術來防止假冒偽劣產品的流通。
6、在這樣的背景下，開發基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統具有重要的現實意義。該系統能夠充分利用現代科技手段，整合多維度數據，實現中藥藥物的快速、準確鑒別，為中藥產
技術實現思路
1、本專利技術提出的基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統、方法、設備及介質，以解決上述現有技術中提到的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，包括：
3、數據采集模塊，用于采集中藥藥物的多維度數據，包括高分辨率圖像、氣味特征、化學成分含量、物理特性。數據可表示為向量d＝(i，s，c，p，…)，其中i表示圖像數據，通過高分辨率圖像采集設備獲取中藥的外觀形態、顏色紋理信息；s表示氣味數據，利用先進的氣味傳感器準確捕捉中藥的獨特氣味；c表示化學成分數據，借助高精度化學分析儀器測定各種有效成分的含量；p表示物理特性數據，如硬度、密度。該模塊還配備自動調整功能，可根據中藥的特性和環境因素自動優化采集參數，確保數據的準確性和全面性。
4、數據預處理模塊，對采集到的數據進行清洗、標準化處理以及特征提取。首先，運用先進的數據清洗算法去除異常值和噪聲干擾，確保數據的純凈度。設原始數據為x＝{x1，x2，…，xn}，去噪函數為h(x)＝{x′1，x′2，…，x′n}，其中(采用滑動平均法去噪，m為窗口大小)。這里，h(x)表示去噪函數，x是原始數據集合，x1，x2，…，xn是原始數據中的數據點，是去噪后的數據點。
5、然后進行標準化處理，設標準化后的數據為y＝{y1,y2,...,yn}，其中μ是去噪后數據的均值，σ是去噪后數據的標準差。這里，y是標準化后的數據集合，yi是標準化后的數據點，x′i是去噪后的數據點。
6、最后進行特征提取，設提取的特征向量為f＝(f1，f2，…，fk)，其中αij是特征提取系數，滿足這里，f是特征向量，f1，f2，…，fk是特征向量中的特征，yi是標準化后的數據點，αij是特征提取系，n是數據點總數，k是特征數量。得到高質量的預處理后數據dpreprocessed。
7、數據分析模塊，利用預先訓練好的深度大模型對接收的數據進行分析處理。大模型在傳統深度學習架構基礎上進行創新，引入多模態融合層，能夠高效地整合圖像、氣味、化學成分不同模態的數據。設不同模態的數據向量分別為a＝(a1，a2，…，al)，b＝(b1，b2，…，bm)，c＝(c1，c2，…，cn)，融合后的數據向量為z＝(z1，z2，…，zp)，其中zi＝ω1ai+ω2bi+ω3ci，ω1，ω2，ω3分別是對應模態的融合權重系數，滿足ω1+ω2+ω3＝1。這里，a，b，c分別是不同模態的數據向量，ai，bi，ci分別是對應模態數據向量中的元素，z是融合后的數據向量，zi是融合后數據向量中的元素，。
8、同時，采用動態權重調整機制，根據不同數據類型的重要性動態分配權重。設數據類型為t＝{t1，t2，…，tq}，對應權重向量為w＝(w1，w2，…，wq)，其中βj是與數據類型tj相關的參數。這里，t是數據類型集合，w是權重向量，wj是權重向量中的元素，q是數據類型總數。此外，大模型還融入了知識圖譜技術，將中藥領域的專業知識融入模型中，增強對中藥藥物的理解和鑒別能力。通過對輸入數據dpreprocessed的處理，準確判斷中藥藥物的種類、品質、產地信息。模型的訓練數據涵蓋廣泛的不同種類中藥藥物的多維度數據及對應的標簽，通過大量數據的訓練，使模型具備強大的分析鑒別能力。
9、結果輸出模塊，將分析結果以直觀的方式輸出給用戶，包括可視化圖表、詳細報告形式。同時，該模塊還可根據用戶需求提供個性化的分析結果展示和解讀。
10、智能反饋模塊，根據用戶對分析結果的反饋和實際應用情況，不斷調整和優化系統的參數和模型，提高系統的準確性和實用性。設用戶反饋為r，調整函數為g(r)＝{g1(r)，g2(r)，…，gk(r)}，其中g1(r)，g2(r)，…，gk(r)表示根據用戶反饋對1-k個參數的調整量。這里，g(r)是調整函數。
11、協同分析模塊，該模塊能夠與其他中藥分析系統或數據庫進行交互，共享數據和分析結果，實現更廣泛的中藥藥物分析鑒別。設協同系統的數據為sc＝(s1，s2，…，sr)，本系統的數據為s＝(s′1，s′2，…，s′t)，融合后的數據為sf＝(f1，f2，…，fu)，其中fi＝θ1s′i+θ2si％r+1，θ1，θ2是融合權重系數，滿足θ1+θ2＝1。這里，sc是協同系統的數據集合，s是本系統的數據集合，sf是融合后的數據集合，s1，s2，…，sr、s′1，s′2，…，s′t、f1，f2，…，fu分別是對應數據集合中的元素，r是協同系統數據總數，t是本系統數據總數，u是融合后數據總數。
12、安全防護模塊，為確保中藥藥物數據的安全性和保密性，設置了嚴格的安全防護措施。包括數據加密、訪問控制、安全審計功能，防止數據泄露和惡意攻擊，保障系統的穩定運行和數據的安全。
13、進一步的，所述數據采集模塊包括高分辨率圖像采集設備、氣味傳感器以及化學分析儀器。
14、進一步的，所述大模型為基于大量中藥藥物數據訓練得到的神經網絡模型，模型的訓練數據包括不同種類中藥藥物的圖像、氣味、化學成分及對應的標簽。
15、進一步的，一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，還包括數據更新模塊：
16、該模塊持續監測中藥領域的新研究成果、新藥物品種以及數據變化情況。設時間變量為t，新數據集合為nt＝本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，包括
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括高分辨率圖像采集設備、氣味傳感器以及化學分析儀器。
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，所述大模型為基于中藥藥物數據訓練得到的神經網絡模型，模型的訓練數據包括不同種類中藥藥物的圖像、氣味、化學成分及對應的標簽。
4.根據權利要求1所述的一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，還包括數據更新模塊，持續監測中藥領域的新研究成果、新藥物品種以及數據變化情況，設時間變量為t，新數據集合為Nt＝{n1(t)，n2(t)，…，nk(t)}，當時間推移時，根據規則判斷是否需要更新系統數據，更新函數為t表示時間變量，Nt表示在時間時的新數據集合，n1(t)，n2(t)，…，nk(t)表示時間時新數據集合中的數據元素，更新條件根據數據的重要性、數量變化因素設定。
5.根據權利要求1所述的一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，包括可視化模塊：
6.根據權利要求1所述的一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，具備自診斷模塊：
7.一種應用權利要求1-6任意一項所述的基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統的方法，其特征在于，包括以下步驟：
8.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求7所述的基于大模型的中藥藥物分析鑒別方法。
9.一種設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如權利要求9所述的基于大模型的中藥藥物分析鑒別方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，包括
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括高分辨率圖像采集設備、氣味傳感器以及化學分析儀器。
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，所述大模型為基于中藥藥物數據訓練得到的神經網絡模型，模型的訓練數據包括不同種類中藥藥物的圖像、氣味、化學成分及對應的標簽。
4.根據權利要求1所述的一種基于大模型的中藥藥物分析鑒別系統，其特征在于，還包括數據更新模塊，持續監測中藥領域的新研究成果、新藥物品種以及數據變化情況，設時間變量為t，新數據集合為nt＝{n1(t)，n2(t)，…，nk(t)}，當時間推移時，根據規則判斷是否需要更新系統數據，更新函數為t表示時間變量，nt表示在時間時的新數據集合，n...
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