[發(fā)明專利]體質檢測模型的構建方法、體質檢測方法及相關設備

有效

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• 申請日: 2020-03-27
• 公開（公告）號: CN111462908B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發(fā)明（設計）人: 陳樸;于燕波;沈起兵;李淑娟;劉同方;張國文
• 申請（專利權）人: 深圳市綠航星際太空科技研究院;中國航天員科研訓練中心
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G01N21/65;G06N20/00
• 代理公司: 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權代理有限公司 44414
• 代理人: 張瑞志

本申請適用于計算機技術領域，提供了體質檢測模型的構建方法、體質檢測方法及相關設備，體質檢測模型的構建方法包括：獲取樣本的主成分對應的拉曼光譜，標記樣本所對應的體質類型，將樣本的主成分對應的拉曼光譜以及樣本所對應的體質類型，作為訓練數(shù)據(jù)；采用機器學習算法，利用訓練數(shù)據(jù)對分類模型進行訓練，得到體質檢測模型，其中，體質檢測模型以樣本的主成分對應的拉曼光譜為輸入，以樣本所對應的體質類型為輸出。將樣本的主成分對應的拉曼光譜輸入體質檢測模型，即可得到該樣本對應的體質類型，從而幫助用戶快速獲取自身的體質類型。

技術領域

本申請屬于計算機技術領域，尤其涉及體質檢測模型的構建方法、體質檢測方法及相關設備。

背景技術

現(xiàn)有的體質檢測方法一般需要醫(yī)生根據(jù)人體的表觀狀態(tài)，結合經(jīng)驗和知識進行判定，用戶需要經(jīng)過繁瑣的過程才能了解自身的體質類型。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請實施例提供了體質檢測模型的構建方法、體質檢測方法及相關設備，以幫助用戶快速獲取自身的體質類型。

本申請實施例的第一方面提供了一種體質檢測模型的構建方法，包括：

獲取樣本的主成分對應的拉曼光譜，標記所述樣本所對應的體質類型，將所述樣本的主成分對應的拉曼光譜以及所述樣本所對應的體質類型，作為訓練數(shù)據(jù)；

采用機器學習算法，利用所述訓練數(shù)據(jù)對分類模型進行訓練，得到體質檢測模型，其中，所述體質檢測模型以樣本的主成分對應的拉曼光譜為輸入，以樣本所對應的體質類型為輸出。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述獲取樣本的主成分對應的拉曼光譜，包括：

根據(jù)所述樣本的質譜測試數(shù)據(jù)確定樣本的主成分；

根據(jù)所述樣本的主成分和所述樣本的拉曼光譜確定樣本的主成分對應的拉曼光譜。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述樣本的質譜測試數(shù)據(jù)確定樣本的主成分，包括：

對所述樣本的質譜測試數(shù)據(jù)進行預處理；

根據(jù)預處理后的質譜測試數(shù)據(jù)建立主成分分析模型；

根據(jù)所述主成分分析模型確定樣本的主成分。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述體質類型包括平和質、氣虛質、陽虛質、陰虛質、痰濕質、濕熱質、血瘀質、氣郁質和特稟質。

本申請實施例的第二方面提供了一種體質檢測方法，包括：

獲取待測樣本的主成分對應的拉曼光譜；

根據(jù)所述待測樣本的主成分對應的拉曼光譜和體質檢測模型，確定與所述待測樣本對應的體質類型，其中，所述體質檢測模型是執(zhí)行上述第一方面所述的體質檢測模型的構建方法構建得到的。

本申請實施例的第三方面提供了一種體質檢測模型的構建裝置，包括：

標記模塊，用于獲取樣本的主成分對應的拉曼光譜，標記所述樣本所對應的體質類型，將所述樣本的主成分對應的拉曼光譜以及所述樣本所對應的體質類型，作為訓練樣本；

訓練模塊，用于采用機器學習算法，利用所述訓練樣本對分類模型進行訓練，得到體質檢測模型，其中，所述體質檢測模型以樣本的主成分對應的拉曼光譜為輸入，以樣本所對應的體質類型為輸出。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述標記模塊包括：

第一確定單元，用于根據(jù)所述樣本的質譜測試數(shù)據(jù)確定樣本的主成分；

第二確定單元，用于根據(jù)所述樣本的主成分和所述樣本的拉曼光譜確定樣本的主成分對應的拉曼光譜。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述第一確定單元具體用于：