一种基于数字孪生的多维度中药方剂推荐方法

本发明涉及中医药技术领域，公开一种基于数字孪生的多维度中药方剂推荐方法，包括：步骤1，通过传感器与设备采集中药样品的多维数据，且将采集数据封装为标准化格式文件，上传至云端或本地服务器的分布式数据库；步骤2，对采集的多维数据进行去噪、归一化及缺失值填充处理，生成清洗后数据集；步骤3，将生成的清洗后数据集与标签结合。本发明采用基于增量学习与迁移学习的动态模型调整技术方案，达到在保留历史模型参数基础上对新数据进行快速融合与优化的技术效果，相较于现有技术中需重新初始化模型且全量训练的技术方案，解决传统方法因重复训练导致的计算资源浪费、训练周期冗长及实时性差的不足。