{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）**{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM) {镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)
{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号，ESG中医健康管理V.1 ，医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT）##
- 符号映射
- 数据标注
- 符号映射器
- 医案处理类
- 示例使用
- C++ 伪代码格式化系统架构
- 综述
- C++ 实现的进一步细化
- 1. 医案数据结构
- 2. 符号映射
- 3. 自主导数据标注代理（Adala）
- 4. 伪标签生成
- 5. 解码器
- 6. 六十四卦神经网络矩阵（HNNM）
- 示例使用
- 总结为了进一步完善您的项目，并确保各个组件能够协同工作，我们可以基于您提供的医案文件和所需的功能，进一步细化实现。以下是对现有代码的补充和完善，以及对C++实现的具体化。
- 综述
- C++ 实现的进一步细化
- 1. 医案数据结构
- 2. 符号映射
- 3. 自主导数据标注代理（Adala）
- 4. 伪标签生成
- 5. 解码器
- 6. 六十四卦神经网络矩阵（HNNM）
- 示例使用
- 总结
- 人性的矛盾&道的悟道映射
- 王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射
- JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次映射
- 示例使用
- 说明
- 结合系统架构
- 1. LanguageCore 类
- 2. Parser 类
- 3. Compiler 类
- 4. RuntimeEnvironment 类
- 5. Interpreter 类
- 6. StandardLibrary 类
- 7. EditorIntegration 类
- 8. Debugger 类
- 9. IdentityInfiniteLoop 类
- 气机一元论&多元多维矩阵（Qi Mechanism Monism & Multidimensional Matrix）
- 六十四卦神经网络矩阵（Hexagram Neural Network Matrix）
- 符号标注映射矩阵（Symbol Annotation Mapping Matrix）
- 综合设计
- 新增功能
- 1. 气机一元论&多元多维矩阵（Qi Mechanism Monism & Multidimensional Matrix）
- 2. 六十四卦神经网络矩阵（Hexagram Neural Network Matrix）
- 示例使用
- 总结
- 2. Parser 类
- 3. Compiler 类
- 4. RuntimeEnvironment 类
- 5. Interpreter 类
- 6. StandardLibrary 类
- 7. EditorIntegration 类
- 8. Debugger 类
- 医案处理类
- 9. MedicalCaseInsight 类
- 中医术语处理类
- 10. TCMTerminology 类
- 五行逻辑处理类
- 11. FiveElementsLogic 类
- 八卦逻辑处理类
- 12. BaguaCalculation 类
- 英文缩写处理类
- 13. MedicalAbbreviation 类
- 高层函数设计
- 数据集设计
- 医案镜心悟道易语类 (MedicalCaseInsight)
- 中医专业术语类 (TCMTerminology)
- 五行相生相克逻辑类 (FiveElementsLogic)
- 八卦六十四卦演算逻辑类 (BaguaCalculation)
- 英文缩写标注类 (MedicalAbbreviation)
- 数据集与模块、模型的关联
- 示例：创建一个JXWDYYPFS实例，并格式化一个医案
- 五行符号映射
- 定义JXWDYYPFS类
- 初始化方法，加载必要的映射
- 示例：创建一个JXWDYYPFS实例，并格式化一个医案
- 初始化方法，加载必要的映射
- 示例：创建一个JXWDYYPFS实例，并格式化一个医案（此部分不在类定义中，为使用示例）
- if name == "main":
- jxw = JXWDYYPFS()
- case = {
- "Patient": {
- "Name": "张三",
- "Gender": "男",
- "Age": 45
- },
- "Symptoms": [
- {"Description": "发热", "Element": "火"},
- {"Description": "咳嗽", "Element": "金"}
- ]
- }
- formatted_case = jxw.format_case(case)
- print(formatted_case)
- 系统架构补充与优化
- 数据处理与分析流程增强
- 符号标注映射扩展
- 系统实现与优化
- 导入映射到系统架构
- 1. 数据收集与预处理
- 2. 自动数据标注
- 3. 文本分析与易经符号融合
- 4. 病情预测与报告生成
- 5. 系统模块划分
- 6. 性能优化
- 7. 用户交互设计
- 8. 安全与隐私保护
- 示例代码扩展
- 总结
- 初始化模型构建所需的参数和组件
- 封装入系统的设计与实现
- 1. 数据收集与格式化（JXWDYYPFS）
- 2. 自动数据标注（Autonomous Data Labeling Agent Adala）
- 3. 文本分析与易经符号融合（CoT-decoding-Doccano + TCM-MCBC-FS）
- 4. 构建六十四卦神经网络矩阵（HNNM）并预测病情
- 5. 结果分析与报告生成
- 6. 系统集成与测试
- 封装后的系统概览
- 封装入系统
- 系统概述
- 气机一元论 & 多元多维矩阵 (QMM & MDM)
- JXWDYYPFS 与 SA-FULL 架构
- 六十四卦神经网络矩阵 (HNNM)
- TCM-MCBC-FS 与 Autala + Pseudo-Labeling + CoT-decoding-Doccano
- 符号标注映射矩阵（SUPPORT）
- 系统操作流程
- 应用实例
- 符号标注映射示例
- 王阳明心学“悟道”3.0 与 中医健康管理ESG管理V.1 映射
- 结论
- 封装方案概述
- 封装后的系统架构图
- 系统运行流程
- 系统架构概述
- 1. 数据收集与格式化模块（JXWDYYPFS）
- 2. 自动数据标注模块（Autonomous Data Labeling Agent Adala）
- 3. 文本分析与易经符号融合模块（CoT-decoding-Doccano + TCM-MCBC-FS）
- 4. 六十四卦神经网络矩阵构建与预测模块（HNNMBuilder）
- 5. 结果分析与报告生成模块（ReportGenerator）
- 封装后的系统运行流程
- 1. 初始化
- 2. 数据收集与格式化
- 3. 自动数据标注
- 4. 文本分析与易经符号融合
- 5. 构建六十四卦神经网络矩阵并预测病情
- 6. 结果分析与报告生成
- 封装后的系统优势
- 封装入系统的设计与实现
- 1. 数据收集与格式化（JXWDYYPFS）
- 2. 自动数据标注（Autonomous Data Labeling Agent Adala）
- 3. 文本分析与易经符号融合（CoT-decoding-Doccano + TCM-MCBC-FS）
- 4. 构建六十四卦神经网络矩阵（HNNM）并预测病情
- 5. 结果分析与报告生成
- 6. 系统集成与测试
- 封装后的系统概览
- 结论
- 符号标注映射示例
- 伪代码格式化
class JXWDYYPFS:
def __init__(self):
self.五行符号映射 = {
'火': 'F',
'水': 'Wt',
'木': 'W',
'土': 'E',
'金': 'M'
}
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)',
'水': '坎卦 (Kan/☵)',
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)',
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)',
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'
}
自然属性：
乾（☰）：代表天、刚健、创造，对应金属，颜色为大赤色。
坤（☷）：代表地、柔顺、养育，对应土壤，颜色为黄色。
震（☳）：代表雷、动、奋起，对应植物（木），具有生长、蔓延的特性。
巽（☴）：代表风、温柔、顺从，也对应植物（风），象征流动与变化。
坎（☵）：代表水、险、矛盾，对应液态水，具有流动、寒凉、清净的特性。
离（☲）：代表火、光明、热情，对应火焰，具有炎热、明亮、燃烧的特性。
艮（☶）：代表山、静止、困境，也对应土壤（山），具有稳定和承载的特质。
兑（☱）：代表泽、喜悦、和谐，对应湿泽，有润泽万物之象。
人体脏腑器官对应：
乾：对应头、肺、大肠等。
坤：对应脾胃、任脉、腹部等。
震：对应肝脏、双足、神经等。
巽：对应胆腑、肱股、右肩等。
坎：对应肾、膀胱、耳、腰等。
离：对应心脏、心包、血脉、小肠等。
艮：对应脾胃、鼻、手、右下肢等。
兑：对应肺脏、气管、食道、口舌等。
八卦符号英文缩写对应的属性及其五行对应关系如下：
乾（Qián，英文缩写为☰）：代表天，属性为刚健、创造，对应五行为金。
坤（Kūn，英文缩写为☷）：代表地，属性为柔顺、养育，对应五行为土。
震（Zhèn，英文缩写为☳）：代表雷，属性为动、奋发，对应五行为木。
巽（Xùn，英文缩写为☴）：代表风，属性为顺从、温和，同样对应五行为木（有时也象征风本身）。
坎（Kǎn，英文缩写为☵）：代表水，属性为险、流动，对应五行为水。
离（Lí，英文缩写为☲）：代表火，属性为炽烈、光明，对应五行为火。
艮（Gèn，英文缩写为☶）：代表山，属性为止、静止，对应五行为土（象征山的稳定）。
兑（Duì，英文缩写为☱）：代表泽，属性为喜悦、和谐，对应五行为金（象征泽中金属矿物或水的润泽）。
# 六十四卦复合卦映射
22 self.六十四卦复合卦映射 = {
23 '乾卦（☰）': {
24 '属性': '天、刚健、创造',
25 '五行属性': '金'
26 },
27 '坤卦（☷）': {
28 '属性': '地、柔顺、养育',
29 '五行属性': '土'
30 },
31 '屯卦（☵☳）': {
32 '属性': '初生、困难、聚集',
33 '五行属性': '水（由坎卦和震卦组成，坎为水，震为木，但整个卦象通常与水相关）'
34 },
35 '蒙卦（☰☵）': {
36 '属性': '启蒙、教育、幼稚',
37 '五行属性': '土（上乾下坎，乾为金，坎为水，但整个卦象通常与土相关，象征蒙昧未开，需教育启蒙）'
38 },
39 '需卦（坎上乾下）（☵☰）': {
40 '属性': '云雨、待时、谨慎',
41 '五行属性': '水'
42 },
43 '讼卦（乾上坎下）（☰☵）': {
44 '属性': '争执、诉讼、冲突',
45 '五行属性': '水'
46 },
47 '师卦（坤上坎下）（☷☵）': {
48 '属性': '军队、众志成城',
49 '五行属性': '土'
50 },
51 '比卦（坎上坤下）（☵☷）': {
52 '属性': '亲附、团结',
53 '五行属性': '土'
54 },
55 '小畜卦（乾上巽下）（☰☴）': {
56 '属性': '小有积蓄、蓄势待发',
57 '五行属性': '木'
58 },
59 '履卦（兑上乾下）（☱☰）': {
60 '属性': '行礼、遵循规范',
61 '五行属性': '金'
62 },
63 '泰卦（乾上坤下）（☰☷）': {
64 '属性': '通泰、顺畅',
65 '五行属性': '土'
66 },
67 '否卦（坤上乾下）（☷☰）': {
68 '属性': '闭塞、不通',
69 '五行属性': '土'
70 },
71 '同人卦（乾上离下）（☰☲）': {
72 '属性': '同道、志同道合',
73 '五行属性': '火'
74 },
75 '大有卦（离上乾下）（☲☰）': {
76 '属性': '丰收、富有',
77 '五行属性': '火'
78 },
79 '谦卦（坤上艮下）（☷☶）': {
80 '属性': '谦虚、内敛',
81 '五行属性': '土'
82 },
83 '豫卦（震上坤下）（☳☷）': {
84 '属性': '安乐、享受',
85 '五行属性': '木'
86 },
87 '随卦（兑上震下）（☱☳）': {
88 '属性': '随和、顺应',
89 '五行属性': '木'
90 },
91 '蛊卦（巽上艮下）（☴☶）': {
92 '属性': '腐败、治理',
93 '五行属性': '木'
94 },
95 # 其他卦象继续填充...
96 '损卦（艮上兑下）（☶☱）': {
97 '属性': '减损、节约',
98 '五行属性': '土'
99 },
100 '益卦（兑上巽下）（☱☴）': {
101 '属性': '增益、受益',
102 '五行属性': '木'
103 },
104 '夬卦（乾上兑下）（☰☱）': {
105 '属性': '决断、果断',
106 '五行属性': '金'
107 },
108 '姤卦（兑上乾下）（☱☰）': {
109 '属性': '相遇、偶遇',
110 '五行属性': '金'
111 },
112 '萃卦（兑上坤下）（☱☷）': {
113 '属性': '聚集、团结',
114 '五行属性': '土'
115 },
116 '升卦（坤上巽下）（☷☴）': {
117 '属性': '上升、提高',
118 '五行属性': '木'
119 },
120 '困卦（坎上兑下）（☵☱）': {
121 '属性': '困顿、困扰',
122 '五行属性': '水'
123 },
124 '井卦（巽上坎下）（☴☵）': {
125 '属性': '井、水源',
126 '五行属性': '水'
127 },
128 '革卦（离上兑下）（☲☱）': {
129 '属性': '革命、变革',
130 '五行属性': '火'
131 },
132 '鼎卦（巽上离下）（☴☲）': {
133 '属性': '鼎、烹饪',
134 '五行属性': '火'
135 },
136 '震卦（震上震下）（☳☳）': {
137 '属性': '震动、震惊',
138 '五行属性': '木'
139 },
140 '艮卦（艮上艮下）（☶☶）': {
141 '属性': '停滞、停止',
142 '五行属性': '土'
143 },
144 '渐卦（艮上巽下）（☶☴）': {
145 '属性': '逐渐、渐进',
146 '五行属性': '木'
147 },
148 '归妹卦（兑上震下）（☱☳）': {
149 '属性': '婚姻、嫁娶',
150 '五行属性': '木'
151 },
152 '丰卦（离上震下）（☲☳）': {
153 '属性': '丰富、丰收',
154 '五行属性': '火'
155 },
156 '旅卦（巽上兑下）（☴☱）': {
157 '属性': '旅行、外出',
158 '五行属性': '木'
159 },
160 '巽卦（巽上巽下）（☴☴）': {
161 '属性': '顺从、柔顺',
162 '五行属性': '木'
163 },
164 '兑卦（兑上兑下）（☱☱）': {
165 '属性': '喜悦、和乐',
166 '五行属性': '金'
167 },
168 '涣卦（巽上坎下）（☴☵）': {
169 '属性': '分散、涣散',
170 '五行属性': '水'
171 },
172 '节卦（坎上兑下）（☵☱）': {
173 '属性': '节制、节俭',
174 '五行属性': '水'
175 },
176 '中孚卦（兑上巽下）（☱☴）': {
177 '属性': '诚信、信任',
178 '五行属性': '木'
179 },
180 '小过卦（巽上艮下）（☴☶）': {
181 '属性': '小的过失、小的错误',
182 '五行属性': '木'
183 },
184 '既济卦（离上坎下）（☲☵）': {
185 '属性': '已经渡过、成功',
186 '五行属性': '火'
187 },
188 '未济卦（坎上离下）（☵☲）': {
189 '属性': '尚未渡过、未完成',
190 '五行属性': '水'
191 }
192 }
193 }
self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = {
# 这里可以添加详细的日主八字紫微斗数易经平衡算法映射
}日主：在八字命理学中，日主指的是出生日的天干，它代表了个人的核心特质和主要运势。 八字：八字，又称四柱八字，是中国古代流传下来一种古老预测胎儿性别的方法，后演化为预测胎儿后天命运的学说。它用出生年、月、日、时的天干地支各两字相配，共八个字来表示一个人的出生时间，以此推算个人命运。 紫微斗数：紫微斗数是中国传统命理学中的一种，它通过构建虚拟的星宫图（以紫微星为中枢），并配以十二宫，将诸星曜布列于其上，来预测一个人的命运和吉凶祸福。 易经：易经，又称《周易》，是中国古代哲学书籍，也是一部占卜用书。它包含了一套用符号系统（卦象）来描述宇宙自然和人类社会的变化规律，并据以推测吉凶祸福的理论和方法。 平衡算法：在命理学中，平衡通常指的是五行（金、木、水、火、土）或十神（正官、偏官、正印、偏印等）之间的和谐与平衡，这是决定个人运势好坏的重要因素。 映射：在计算机科学中，映射指的是一种对应关系，即将一个集合的元素对应到另一个集合的元素上。在这里，可以理解为将八字、紫微斗数、易经等命理学元素与特定的算法或逻辑规则相对应，以实现某种预测或分析功能。class JXWDYYPFS: def __init__(self): # ... 之前的五行符号映射、八卦符号映射和六十四卦复合卦映射省略 ... # 日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = { # 以日主甲子为例 '甲子': { '八字': '甲子年 生命之木，水生木，木得水而茂盛。', '紫微斗数': { '紫微星': '坐命宫，表示贵气和领导力。', '天魁星': '辅助紫微，增加贵人运。', '禄存星': '带来财富和好运。', '易经卦象': '乾卦（☰），象征天，刚健，创造。' }, '易经解析': '甲木生在子月，水旺木相，有贵人相助，事业顺利，财运亨通。' }, '乙丑': { '八字': '乙丑年 土生金，金生水，水又生木，五行相生。', '紫微斗数': { '紫微星': '坐财帛宫，表示财富积累能力。', '天梁星': '表示智慧和长寿。', '文昌星': '提升文化素养和学识。', '易经卦象': '坤卦（☷），象征地，柔顺，养育。' }, '易经解析': '乙木生在丑月，土旺木弱，需注意健康，宜从事与土地相关的行业。' }, # 其他日主的八字、紫微斗数和易经解析 # 例如：丙寅、丁卯等... }self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = { '甲木日主': { '五行平衡': { '木': 1, '火': 0.5, '土': 0.2, '金': 0.1, '水': 0.2 }, '紫微斗数星曜配置': { '主星': '紫微', '辅星': ['天府', '天相', '七杀'] }, '易经卦象': '乾卦' }, '乙木日主': { '五行平衡': { '木': 1, '火': 0.3, '土': 0.3, '金': 0.1, '水': 0.3 }, '紫微斗数星曜配置': { '主星': '天机', '辅星': ['太阴', '天梁', '左辅'] }, '易经卦象': '巽卦' }, # 其他日主的映射内容可以继续添加 }在命理学中，判断日主的旺衰是一个复杂且细致的过程，需要综合考虑多个因素。以下是根据我搜索到的资料总结出的日主旺衰规律： 月令的作用：以月令为标准来衡量四柱中的日主及其余干支的旺衰是关键步骤之一。例如，甲木生于已午月或申酉月，丙火生于亥月等，这些特定月份对日主的影响显著。 五行生克关系：分析十天干与地支之间的生克规律和操作程序是判断日主旺衰的基础。例如，如果天干合化的五行或地支合化的五行是生身帮身的，则日主为身旺；反之，如果是克制我、耗我气或泄我气的，则日主为身弱。 外部环境的影响：五行在每年十二月中都有旺衰变化，因此命局结构中干支强弱、财官盛衰等状态都需要考虑出生时外部环境的五行旺衰。 财官关系：观察日主与财星（正、偏财）的关系是判断日主旺衰的重要指标。早期经典如《继善篇》和《命理约言》都强调了日主与财星之间力量平衡的重要性。若日主过弱，难以承担财星带来的风险 。 其他综合因素：除了上述因素外，还需要考虑其他综合因素，如四柱整体组合后的干支有无变节背日者或向日者，这会影响生身之力的强弱。此外，还需注意日主的七种状态以及如何选取喜用神的方法。 平衡原则：根据中和原则，弱了就扶持，太强则抑制，追求平衡。陈素庵《命理约言》提出了取格的原则，即根据日主相对于财官的旺衰，实行抑强扶弱、求取平衡 。 八字分析中，如何根据四柱八字的组合分析五行之间的生克制化关系？ 在八字分析中，根据四柱八字的组合来分析五行之间的生克制化关系，首先需要理解五行（金、木、水、火、土）之间相互作用的基本规律。这些规律包括相生和相克的关系： 相生：一种物质对另一种物质有促进和助长的作用。具体表现为： 木生火：木能促进火的燃烧。 火生土：火的热量可以转化为土地的肥沃。 土生金：土壤中的矿物质可以形成金属。 金生水：金属可以用来制造容器，盛装水源。 水生木：水可以滋润树木生长。 相克：一种物质对另一种物质有制约和削弱的作用。具体表现为： 木克土：树木可以破坏土壤结构。 土克水：土壤可以吸收水分。 水克火：水可以熄灭火焰。 火克金：高温可以熔化金属。 金克木：金属工具可以砍伐树木。 在八字命理中，日主（即出生日的天干）是分析的核心，其他干支与日主的关系决定了五行之间的生克制化情况。例如，如果日主为木，那么与之相生的元素是火，与之相克的元素是土。通过分析四柱八字中各干支的五行属性，可以确定它们之间的生克制化关系，进而判断日主的强弱和所需，以及对个人命运的影响。
self.西医心理学与中医心理学映射 = {
# 这里可以添加详细的西医心理学与中医心理学映射
}
self.王阳明心学与中医健康管理映射 = {
# 这里可以添加详细的王阳明心学与中医健康管理映射
}
self.ESG中医健康管理V.1映射 = {
# 这里可以添加详细的ESG管理V1映射
}
- **人性的矛盾&道的悟道映射**
- **王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射**
- **JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次（一元一维，二元二维，三元二维，四元四维，五元五维，六元六维，七元七维，八元八维，九元九维）映射**class JXWDYYPFS: def __init__(self): # 五行符号映射 self.五行符号映射 = { '火': 'F', '水': 'Wt', '木': 'W', '土': 'E', '金': 'M' } # 八卦符号映射 self.八卦符号映射 = { '火': '离卦 (Li/☲)', '水': '坎卦 (Kan/☵)', '木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)', '土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)', '金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)' } # 六十四卦复合卦映射 self.六十四卦复合卦映射 = { '乾卦（☰）': { '属性': '天、刚健、创造', '五行属性': '金' }, '坤卦（☷）': { '属性': '地、柔顺、养育', '五行属性': '土' }, '屯卦（☱）': { '属性': '初生、困难、聚集', '五行属性': '水（由坎卦和震卦组成，坎为水，震为木，但整个卦象通常与水相关）' }, '蒙卦（☰☵）': { '属性': '启蒙、教育、幼稚', '五行属性': '土（上乾下坎，乾为金，坎为水，但整个卦象通常与土相关，象征蒙昧未开，需教育启蒙）' } # 更多六十四卦可以继续添加... } # 映射其他部分... self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = {} self.西医心理学与中医心理学映射 = {} self.王阳明心学与中医健康管理映射 = {} self.ESG管理V1映射 = {} # 方法实现 def map_wuxing_to_abbreviation(self, element): return self.五行符号映射.get(element, None) def map_bagua_to_abbreviation(self, element): return self.八卦符号映射.get(element, None) def map_hexagram_to_abbreviation(self, hexagram): return self.六十四卦复合卦映射.get(hexagram, None) # 人性的矛盾&道的悟道映射 self.人性的矛盾与道的悟道映射 = { '欲望与理性': { '矛盾表现': '欲望往往驱使人们追求即时的满足，而理性则要求人们考虑长远的后果。' }, '自私与无私': { '矛盾表现': '自私是人的天性之一，人们往往会优先考虑自己的利益；而无私则是一种高尚的品质，人们愿意为了他人的利益而牺牲自己。' }, '快乐与痛苦': { '矛盾表现': '快乐和痛苦是人生中两种相反的情感体验，人们总是在追求快乐，而避免痛苦。' }, '道的悟道': { '解决方式': '通过修炼和领悟道的真谛，人们可以超越人性的矛盾，达到一种内心的平静和和谐。' }, '平衡与和谐': { '解决方式': '道强调事物的平衡和和谐，人们可以通过遵循道的原则，来调整自己的行为和思想，以实现人性的平衡和和谐。' } } # 王阳明心学“悟道”3.0与ESG中医健康管理V.1映射 self.王阳明心学“悟道”3.0与ESG中医健康管理V.1映射 = {} # JXWDNLP与多元多维多层次映射 self.JXWDNLP与多元多维多层次映射 = { 'JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）': { '一元一维': '...', '二元二维': '...', '三元二维': '...', '四元四维': '...', '五元五维': '...', '六元六维': '...', '七元七维': '...', '八元八维': '...', '九元九维': '...' } } # 其他方法可以继续添加...class JXWDYYPFS: def __init__(self): # ...（保留原有的五行、八卦、六十四卦等映射） # JXWDNLP与多元多维多层次映射 self.jxwdnlp_multidimensional_mapping = { '系统': { '一元一维': '整体系统观', '二元二维': '系统与环境交互', '三元二维': '系统、子系统与超系统', # ... 以此类推，根据需要添加更多层次 }, '身份': { '一元一维': '个体身份', '二元二维': '社会角色与个体身份', '三元二维': '过去、现在与未来身份变化', # ... }, '信念': { '一元一维': '核心价值观', '二元二维': '信念与行为一致性', '三元二维': '信念、情感与行动的协同', # ... }, '能力': { '一元一维': '基础能力', '二元二维': '能力互补与协作', '三元二维': '能力发展路径与策略', # ... }, '环境': { '一元一维': '物理环境', '二元二维': '物理与心理环境互动', '三元二维': '宏观、中观与微观环境分析', # ... } } # ...（保留或添加其他方法） def get_jxwdnlp_multidimensional_mapping(self, dimension, level): """ 获取JXWDNLP与多元多维多层次映射中的具体条目 :param dimension: 维度名称，如'系统'、'身份'等 :param level: 层次描述，如'一元一维'、'二元二维'等 :return: 映射结果，如果未找到则返回None """ if dimension in self.jxwdnlp_multidimensional_mapping and level in self.jxwdnlp_multidimensional_mapping[dimension]: return self.jxwdnlp_multidimensional_mapping[dimension][level] else: return None # 示例使用 yypfs = JXWDYYPFS() print(yypfs.get_jxwdnlp_multidimensional_mapping('系统', '一元一维')) # 输出: 整体系统观 print(yypfs.get_jxwdnlp_multidimensional_mapping('环境', '三元二维')) # 输出: 宏观、中观与微观环境分析class JXWDYYPFS: def __init__(self): self.五行符号映射 = { '火': 'F', '水': 'Wt', '木': 'W', '土': 'E', '金': 'M' } self.八卦符号映射 = { '火': '离卦 (Li/☲)', '水': '坎卦 (Kan/☵)', '木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)', '土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)', '金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)' } self.六十四卦复合卦映射 = { '乾卦（☰）': { '属性': '天、刚健、创造', '五行属性': '金' }, '坤卦（☷）': { '属性': '地、柔顺、养育', '五行属性': '土' }, '屯卦（☱）': { '属性': '初生、困难、聚集', '五行属性': '水（由坎卦和震卦组成，坎为水，震为木，但整个卦象通常与水相关）' }, '蒙卦（☰☵）': { '属性': '启蒙、教育、幼稚', '五行属性': '土（上乾下坎，乾为金，坎为水，但整个卦象通常与土相关，象征蒙昧未开，需教育启蒙）' } # 继续添加其他六十四卦的映射 } self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = { # 这里可以添加详细的日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 } self.西医心理学与中医心理学映射 = { # 这里可以添加详细的西医心理学与中医心理学映射 } self.王阳明心学与中医健康管理映射 = { # 这里可以添加详细的王阳明心学与中医健康管理映射 } self.ESG中医健康管理V.1映射 = { # 这里可以添加详细的ESG中医健康管理V.1映射 } self.人性的矛盾与道的悟道映射 = { # 这里可以添加详细的人性的矛盾与道的悟道映射 } self.王阳明心学“悟道”3.0与ESG中医健康管理V.1映射 = { # 这里可以添加详细的王阳明心学“悟道”3.0与ESG中医健康管理V.1映射 } self.JXWDNLP与多元多维多层次映射 = { 'JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）': { '一元一维': '...', '二元二维': '...', '三元二维': '...', '四元四维': '...', '五元五维': '...', '六元六维': '...', '七元七维': '...', '八元八维': '...', '九元九维': '...' } }```python return self.esg_mapping[aspect]['与ESG中医健康管理V.1对应'] else: return None ``` -class JXWDYYPFS: def __init__(self): self.五行符号映射 = { '火': 'F', '水': 'Wt', '木': 'W', '土': 'E', '金': 'M' } self.八卦符号映射 = { '火': '离卦 (Li/☲)', '水': '坎卦 (Kan/☵)', '木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)', '土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)', '金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)' } self.六十四卦复合卦映射 = { '乾卦（☰）': { '属性': '天、刚健、创造', '五行属性': '金' }, '坤卦（☷）': { '属性': '地、柔顺、养育', '五行属性': '土' }, '屯卦（☱）': { '属性': '初生、困难、聚集', '五行属性': '水（由坎卦和震卦组成，坎为水，震为木，但整个卦象通常与水相关）' }, '蒙卦（☰☵）': { '属性': '启蒙、教育、幼稚', '五行属性': '土（上乾下坎，乾为金，坎为水，但整个卦象通常与土相关，象征蒙昧未开，需教育启蒙）' } } self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = { # 这里可以添加详细的日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 } self.西医心理学与中医心理学映射 = { # 这里可以添加详细的西医心理学与中医心理学映射 } self.王阳明心学与ESG中医健康管理V.1映射 = { # 这里可以添加详细的王阳明心学与中医健康管理映射 } self.ESG中医健康管理V.1映射 = { # 这里可以添加详细的ESG中医健康管理V.1映射 } def map_wuxing_to_abbreviation(self, element): return self.五行符号映射.get(element, None) def map_bagua_to_abbreviation(self, element): return self.八卦符号映射.get(element, None) def map_hexagram_to_abbreviation(self, hexagram): return self.六十四卦复合卦映射.get(hexagram, None) # 人性的矛盾&道的悟道映射 class HumanNatureAndDao: def __init__(self): self.human_nature_mapping = { '欲望与理性': { '矛盾表现': '欲望往往驱使人们追求即时的满足，而理性则要求人们考虑长远的后果。' }, '自私与无私': { '矛盾表现': '自私是人的天性之一，人们往往会优先考虑自己的利益；而无私则是一种高尚的品质，人们愿意为了他人的利益而牺牲自己。' }, '快乐与痛苦': { '矛盾表现': '快乐和痛苦是人生中两种相反的情感体验，人们总是在追求快乐，而避免痛苦。' } } self.dao_mapping = { '道的悟道': { '解决方式': '通过修炼和领悟道的真谛，人们可以超越人性的矛盾，达到一种内心的平静和和谐。' }, '平衡与和谐': { '解决方式': '道强调事物的平衡和和谐，人们可以通过遵循道的原则，来调整自己的行为和思想，以实现人性的平衡和和谐。' } } def analyze_human_nature(self, contradiction): """分析人性的矛盾 :param contradiction: 人性的矛盾，如'欲望与理性' :return: 矛盾的表现 """ if contradiction in self.human_nature_mapping: return self.human_nature_mapping[contradiction]['矛盾表现'] else: return None def understand_dao(self, solution): """理解道的悟道 :param solution: 解决方式，如'道的悟道' :return **JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次（一元一维，二元二维，三元二维，四元四维，五元五维，六元六维，七元七维，八元八维，九元九维）映射**： - JXWDNLP 可能是一个与自然语言处理相关的系统，它涉及到系统、身份、信念、能力和环境等多个方面。多元多维多层次映射则是将这些方面与不同的维度和层次进行对应，以实现更全面和深入的理解和分析。 - 示例代码： ```python class JXWDNLPAndMultidimensionalMapping: def __init__(self): self.jxwdnlp_mapping = { '系统（System）': {'与多元多维多层次映射': {'一元一维': '系统的核心功能，如数据处理、分析等。'}}, '身份（Identity）': {'与多元多维多层次映射': {'二元二维': '身份的定义和认同，如用户身份、角色等。'}}, '信念（Beliefs）': {'与多元多维多层次映射': {'三元二维': '信念的形成和影响，如价值观、信仰等。'}}, '能力（Abilities）': {'与多元多维多层次映射': {'四元四维': '能力的类型和发展，如技能、知识等。'}}, '环境（Environment）': {'与多元多维多层次映射': {'五元五维': '环境的因素和影响，如自然环境、社会环境等。'}} } self.multidimensional_mapping = { '一元一维': {'描述': '单一的维度和层次，如一个点。'}, '二元二维': {'描述': '两个维度和层次，如一个平面。'}, '三元二维': {'描述': '三个维度和层次，如一个立体空间。'}, '四元四维': {'描述': '四个维度和层次，如加上时间维度。'}, '五元五维': {'描述': '五个维度和层次，如再加上一个其他因素。'}, '六元六维': {'描述': '六个维度和层次，如再加上另一个其他因素。'}, '七元七维': {'描述': '七个维度和层次，如再加上第三个其他因素。'}, '八元八维': {'描述': '八个维度和层次，如再加上第四个其他因素。'}, '九元九维': {'描述': '九个维度和层次，如再加上第五个其他因素。'} } def analyze_jxwdnlp(self, element): """ 分析 JXWDNLP 的元素 :param element: JXWDNLP 的元素，如'系统（System）' :return: 与多元多维多层次映射的内容 """ if element in self.jxwdnlp_mapping: return self.jxwdnlp_mapping[element]['与多元多维多层次映射'] else: return None def understand_multidimensional(self, dimension): """ 理解多元多维多层次的映射 :param dimension: 多元多维多层次的维度，如'一元一维' :return: 描述 """ if dimension in self.multidimensional_mapping: return self.multidimensional_mapping[dimension]['描述'] else: return None ``` - **人性的矛盾&道的悟道映射**： - 这个部分可能用于探讨人性中存在的矛盾，以及如何通过道的悟道来解决这些矛盾。例如，人性中可能存在欲望与理性、自私与无私、快乐与痛苦等矛盾。道的悟道可以帮助人们理解这些矛盾的本质，并找到一种平衡和和谐的方式来应对它们。 - 示例代码： ```python class HumanNatureAndDao: def __init__(self): self.human_nature_mapping = { '欲望与理性': {'矛盾表现': '欲望往往驱使人们追求即时的满足，而理性则要求人们考虑长远的后果。'}, '自私与无私': {'矛盾表现': '自私是人的天性之一，人们往往会优先考虑自己的利益；而无私则是一种高尚的品质，人们愿意为了他人的利益而牺牲自己。'}, '快乐与痛苦': {'矛盾表现': '快乐和痛苦是人生中两种相反的情感体验，人们总是在追求快乐，而避免痛苦。'} } self.dao_mapping = { '道的悟道': {'解决方式': '通过修炼和领悟道的真谛，人们可以超越人性的矛盾，达到一种内心的平静和和谐。'}, '平衡与和谐': {'解决方式': '道强调事物的平衡和和谐，人们可以通过遵循道的原则，来调整自己的行为和思想，以实现人性的平衡和和谐。'} } def analyze_human_nature(self, contradiction): """ 分析人性的矛盾 :param contradiction: 人性的矛盾，如'欲望与理性' :return: 矛盾的表现 """ if contradiction in self.human_nature_mapping: return self.human_nature_mapping[contradiction]['矛盾表现'] else: return None def understand_dao(self, solution): """ 理解道的悟道 :param solution: 解决方式，如'道的悟道' :return: 解决方式的具体内容 """ if solution in self.dao_mapping: return self.dao_mapping[solution]['解决方式'] else: return None ``` - **王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射**： - 王阳明心学的“悟道”3.0可能强调的是通过内心的良知和知行合一，实现个人的道德和精神的提升。ESG（环境、社会和治理）中医健康管理V.1映射则是将王阳明心学的理念与ESG的概念相结合，应用于中医健康管理领域。 - 示例代码： ```python class WangYangMingXinXueAndESG: def __init__(self): self.wang_yang_ming_mapping = { '致良知': {'与中医健康管理对应': '通过内心的良知，引导人们做出正确的健康选择。'}, '知行合一': {'与中医健康管理对应': '将健康知识转化为实际行动，如合理饮食、适量运动等。'}, '心无旁骛': {'与中医健康管理对应': '保持内心的平静，避免情绪对健康的负面影响。'} } self.esg_mapping = { '环境（Environment）': {'与中医健康管理对应': '强调环境对健康的影响，如空气质量、水质等。'}, '社会（Social）': {'与中医健康管理对应': '关注社会因素对健康的影响，如人际关系、社会支持等。'}, '治理（Governance）': {'与中医健康管理对应': '涉及到健康管理的制度和政策，如医疗保障、健康教育等。'} } def analyze_wang_yang_ming(self, concept): """ 分析王阳明心学的概念 :param concept: 王阳明心学的概念，如'致良知' :return: 与中医健康管理对应的内容 """ if concept in self.wang_yang_ming_mapping: return self.wang_yang_ming_mapping[concept]['与中医健康管理对应'] else: return None def understand_esg(self, aspect): """ 理解ESG的方面 :param aspect: ESG的方面，如'环境（Environment）' :return: 与中医健康管理对应的内容 """ if aspect in self.esg_mapping:
# 定义五行相生相克关系 FIVE_ELEMENTS = ['木', '火', '土', '金', '水'] ELEMENTS_RELATION = { '木': {'generate': ['火'], 'conquer': ['金']}, '火': {'generate': ['土'], 'conquer': ['水']}, '土': {'generate': ['金'], 'conquer': ['木']}, '金': {'generate': ['水'], 'conquer': ['火']}, '水': {'generate': ['木'], 'conquer': ['土']}, } # 五行相生相克逻辑处理器 class FiveElementsProcessor: def __init__(self, elements_relation=ELEMENTS_RELATION): self.elements_relation = elements_relation def get_next_in_cycle(self, current_element): if current_element in self.elements_relation: return self.elements_relation[current_element]['generate'][0] return None def get_opposite_in_cycle(self, current_element): if current_element in self.elements_relation: return self.elements_relation[current_element]['conquer'][0] return None # 主题类 class Topic: def __init__(self, id, name, description, content): self.id = id self.name = name self.description = description self.content = content def display_content(self): print(f"Displaying content for topic {self.name}") # 主题管理器 class TopicManager: def __init__(self, topics, five_elements_processor): self.topics = {topic.id: topic for topic in topics} self.five_elements_processor = five_elements_processor def add_topic(self, topic): self.topics[topic.id] = topic def get_topic_by_id(self, topic_id): return self.topics.get(topic_id) def get_next_topic_in_cycle(self, current_topic_name, cycle_type): if cycle_type == 'generate': next_element = self.five_elements_processor.get_next_in_cycle(current_topic_name) elif cycle_type == 'conquer': next_element = self.five_elements_processor.get_opposite_in_cycle(current_topic_name) else: return None return self.get_topic_by_name(next_element) def get_topic_by_name(self, topic_name): for topic in self.topics.values(): if topic.name == topic_name: return topic return None # 虚拟模拟环境 class VirtualSimulationEnvironment: def __init__(self, topics, five_elements_processor): self.topic_manager = TopicManager(topics, five_elements_processor) self.current_topic = None def set_current_topic(self, topic_id): self.current_topic = self.topic_manager.get_topic_by_id(topic_id) def display_current_topic_content(self): if self.current_topic: self.current_topic.display_content() else: print("No current topic to display.") def switch_to_next_topic(self, cycle_type): if self.current_topic: next_topic = self.topic_manager.get_next_topic_in_cycle(self.current_topic.name, cycle_type) if next_topic: self.current_topic = next_topic self.display_current_topic_content() else: print(f"No next topic in {cycle_type} cycle.") else: print("No current topic to switch from.") # 使用示例 topics = [Topic(1, "木", "木的描述", {}), Topic(2, "火", "火的描述", {})] five_elements_processor = FiveElementsProcessor() env = VirtualSimulationEnvironment(topics, five_elements_processor) env.set_current_topic(1) env.display_current_topic_content() env.switch_to_next_topic('generate') # 切换到相生主题 env.switch_to_next_topic('conquer') # 切换到相克主题在您描述的“镜心悟道易语‘JXWDYY’”系统中，我们可以通过设计一系列类来实现不同功能，并确保它们之间能够良好地协同工作。以下是对您提到的几个核心类的进一步细化设计：为了进一步完善这个系统，并使其能够处理具体的医案数据，我们将继续构建并实现一些关键组件。接下来，我们将针对新增的部分——“人性的矛盾&道的悟道映射”和“王阳明心学‘悟道’3.0&ESG中医健康管理V.1映射”，以及“JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次映射”。您所提供的类 `JXWDYYPFS` 已经包含了对五行、八卦、六十四卦的映射，以及其他一些映射表。为了进一步完善这个类，我们可以添加一些实用的方法来获取这些映射表中的信息，并且实现多元多维多层次的映射功能。以下是一个更加完整的类定义示例：
```python
class JXWDYYPFS:
def __init__(self):
# 五行符号映射
self.五行符号映射 = {
'火': 'F',
'水': 'Wt',
'木': 'W',
'土': 'E',
'金': 'M'
}
# 八卦符号映射
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)',
'水': '坎卦 (Kan/☵)',
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)',
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)',
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'
}
# 六十四卦复合卦映射
self.六十四卦复合卦映射 = {
'乾卦（☰）': {
'属性': '天、刚健、创造',
'五行属性': '金'
},
'坤卦（☷）': {
'属性': '地、柔顺、养育',
'五行属性': '土'
},
'屯卦（☱）': {
'属性': '初生、困难、聚集',
'五行属性': '水（由坎卦和震卦组成，坎为水，震为木，但整个卦象通常与水相关）'
},
'蒙卦（☰☵）': {
'属性': '启蒙、教育、幼稚',
'五行属性': '土（上乾下坎，乾为金，坎为水，但整个卦象通常与土相关，象征蒙昧未开，需教育启蒙）'
}
# 更多六十四卦可以继续添加...
}
# 其他映射表...
self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = {}
self.西医心理学与中医心理学映射 = {}
self.王阳明心学与中医健康管理映射 = {}
self.ESG管理V1映射 = {}
# 人性的矛盾&道的悟道映射
self.人性的矛盾与道的悟道映射 = {
'欲望与理性': {
'矛盾表现': '欲望往往驱使人们追求即时的满足，而理性则要求人们考虑长远的后果。'
},
'自私与无私': {
'矛盾表现': '自私是人的天性之一，人们往往会优先考虑自己的利益；而无私则是一种高尚的品质，人们愿意为了他人的利益而牺牲自己。'
},
'快乐与痛苦': {
'矛盾表现': '快乐和痛苦是人生中两种相反的情感体验，人们总是在追求快乐，而避免痛苦。'
},
'道的悟道': {
'解决方式': '通过修炼和领悟道的真谛，人们可以超越人性的矛盾，达到一种内心的平静和和谐。'
},
'平衡与和谐': {
'解决方式': '道强调事物的平衡和和谐，人们可以通过遵循道的原则，来调整自己的行为和思想，以实现人性的平衡和和谐。'
}
}
# 王阳明心学“悟道”3.0与ESG中医健康管理V.1映射
self.王阳明心学“悟道”3.0与ESG中医健康管理V.1映射 = {}
# JXWDNLP与多元多维多层次映射
self.JXWDNLP与多元多维多层次映射 = {
'JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）': {
'一元一维': '整体系统观',
'二元二维': '系统与环境交互',
'三元二维': '系统、子系统与超系统',
'四元四维': '系统、子系统、超系统与微系统',
'五元五维': '系统、子系统、超系统、微系统与元系统',
'六元六维': '系统、子系统、超系统、微系统、元系统与亚系统',
'七元七维': '系统、子系统、超系统、微系统、元系统、亚系统与超亚系统',
'八元八维': '系统、子系统、超系统、微系统、元系统、亚系统、超亚系统与超微系统',
'九元九维': '系统、子系统、超系统、微系统、元系统、亚系统、超亚系统、超微系统与超元系统'
}
}
# 方法实现
def map_wuxing_to_abbreviation(self, element):
return self.五行符号映射.get(element, None)
def map_bagua_to_abbreviation(self, element):
return self.八卦符号映射.get(element, None)
def map_hexagram_to_abbreviation(self, hexagram):
return self.六十四卦复合卦映射.get(hexagram, None)
def get_jxwdnlp_multidimensional_mapping(self, dimension, level):
"""
获取JXWDNLP与多元多维多层次映射中的具体条目
:param dimension: 维度名称，如'系统'、'身份'等
:param level: 层次描述，如'一元一维'、'二元二维'等
:return: 映射结果，如果未找到则返回None
"""
if dimension in self.JXWDNLP与多元多维多层次映射 and level in self.JXWDNLP与多元多维多层次映射[dimension]:
return self.JXWDNLP与多元多维多层次映射[dimension][level]
else:
return None
# 示例使用
yypfs = JXWDYYPFS()
print(yypfs.get_jxwdnlp_multidimensional_mapping('系统', '一元一维')) # 输出: 整体系统观
print(yypfs.get_jxwdnlp_multidimensional_mapping('环境', '三元二维')) # 输出: 系统、子系统与超系统这个类现在包含了多个映射表和方法，可以用来查询和处理不同维度的信息。例如，通过调用 get_jxwdnlp_multidimensional_mapping 方法，您可以获取多元多维多层次映射中的具体内容。
如果您有更多的需求或者具体的业务逻辑需要实现，请提供更多的细节，以便我能进一步帮助您完善这个类。
**{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT）##
class JXWDYYPFS:
def __init__(self):
self.五行符号映射 = {
'火': 'F',
'水': 'Wt',
'木': 'W',
'土': 'E',
'金': 'M'
}
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)',
'水': '坎卦 (Kan/☵)',
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)',
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)',
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'
}
自然属性：
乾（☰）：代表天、刚健、创造，对应金属，颜色为大赤色。
坤（☷）：代表地、柔顺、养育，对应土壤，颜色为黄色。
震（☳）：代表雷、动、奋起，对应植物（木），具有生长、蔓延的特性。
巽（☴）：代表风、温柔、顺从，也对应植物（风），象征流动与变化。
坎（☵）：代表水、险、矛盾，对应液态水，具有流动、寒凉、清净的特性。
离（☲）：代表火、光明、热情，对应火焰，具有炎热、明亮、燃烧的特性。
艮（☶）：代表山、静止、困境，也对应土壤（山），具有稳定和承载的特质。
兑（☱）：代表泽、喜悦、和谐，对应湿泽，有润泽万物之象。
人体脏腑器官对应：
乾：对应头、肺、大肠等。
坤：对应脾胃、任脉、腹部等。
震：对应肝脏、双足、神经等。
巽：对应胆腑、肱股、右肩等。
坎：对应肾、膀胱、耳、腰等。
离：对应心脏、心包、血脉、小肠等。
艮：对应脾胃、鼻、手、右下肢等。
兑：对应肺脏、气管、食道、口舌等。
八卦符号英文缩写对应的属性及其五行对应关系如下：
乾（Qián，英文缩写为☰）：代表天，属性为刚健、创造，对应五行为金。
坤（Kūn，英文缩写为☷）：代表地，属性为柔顺、养育，对应五行为土。
震（Zhèn，英文缩写为☳）：代表雷，属性为动、奋发，对应五行为木。
巽（Xùn，英文缩写为☴）：代表风，属性为顺从、温和，同样对应五行为木（有时也象征风本身）。
坎（Kǎn，英文缩写为☵）：代表水，属性为险、流动，对应五行为水。
离（Lí，英文缩写为☲）：代表火，属性为炽烈、光明，对应五行为火。
艮（Gèn，英文缩写为☶）：代表山，属性为止、静止，对应五行为土（象征山的稳定）。
兑（Duì，英文缩写为☱）：代表泽，属性为喜悦、和谐，对应五行为金（象征泽中金属矿物或水的润泽）。
self.六十四卦复合卦映射 = {
# 这里可以添加详细的六十四卦复合卦映射乾卦（☰）：
属性：天、刚健、创造
五行属性：金
坤卦（☷）：
属性：地、柔顺、养育
五行属性：土
屯卦（☱）：
属性：初生、困难、聚集
五行属性：水（由坎卦和震卦组成，坎为水，震为木，但整个卦象通常与水相关）
蒙卦（☰☵）：
属性：启蒙、教育、幼稚
五行属性：土（上乾下坎，乾为金，坎为水，但整个卦象通常与土相关，象征蒙昧未开，需教育启蒙）
}
self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = {
# 这里可以添加详细的日主八字紫微斗数易经平衡算法映射
}
self.西医心理学与中医心理学映射 = {
# 这里可以添加详细的西医心理学与中医心理学映射
}
self.王阳明心学与中医健康管理映射 = {
# 这里可以添加详细的王阳明心学与中医健康管理映射
}
self.ESG管理V1映射 = {
# 这里可以添加详细的ESG管理V1映射
}
- **人性的矛盾&道的悟道映射**
- **王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射**
- **JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次（一元一维，二元二维，三元二维，四元四维，五元五维，六元六维，七元七维，八元八维，九元九维）映射**#include <tensorflow/c/c_api.h> class HNNM { public: TF_Graph* graph; TF_SessionOptions* session_opts; TF_Session* session; HNNM() { graph = TF_NewGraph(); session_opts = TF_NewSessionOptions(); session = TF_NewSession(graph, session_opts, status); } ~HNNM() { if (session != nullptr) TF_DeleteSession(session, status); if (session_opts != nullptr) TF_DeleteSessionOptions(session_opts); if (graph != nullptr) TF_DeleteGraph(graph); } void buildModel() { // 构建模型的代码 // 可以在这里加载预先定义的模型图 } void trainModel() { // 训练模型的代码 // 可以在这里定义训练过程 } void predict(const std::vector<std::string>& hexagrams) { // 预测的代码 // 可以在这里定义预测流程 } };```python return self.esg_mapping[aspect]['与中医健康管理对应'] else: return None ``` - **JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次（一元一维，二元二维，三元二维，四元四维，五元五维，六元六维，七元七维，八元八维，九元九维）映射**： - JXWDNLP 可能是一个与自然语言处理相关的系统，它涉及到系统、身份、信念、能力和环境等多个方面。多元多维多层次映射则是将这些方面与不同的维度和层次进行对应，以实现更全面和深入的理解和分析。 - 示例代码： ```python class JXWDNLPAndMultidimensionalMapping: def __init__(self): self.jxwdnlp_mapping = { '系统（System）': {'与多元多维多层次映射': {'一元一维': '系统的核心功能，如数据处理、分析等。'}}, '身份（Identity）': {'与多元多维多层次映射': {'二元二维': '身份的定义和认同，如用户身份、角色等。'}}, '信念（Beliefs）': {'与多元多维多层次映射': {'三元二维': '信念的形成和影响，如价值观、信仰等。'}}, '能力（Abilities）': {'与多元多维多层次映射': {'四元四维': '能力的类型和发展，如技能、知识等。'}}, '环境（Environment）': {'与多元多维多层次映射': {'五元五维': '环境的因素和影响，如自然环境、社会环境等。'}} } self.multidimensional_mapping = { '一元一维': {'描述': '单一的维度和层次，如一个点。'}, '二元二维': {'描述': '两个维度和层次，如一个平面。'}, '三元二维': {'描述': '三个维度和层次，如一个立体空间。'}, '四元四维': {'描述': '四个维度和层次，如加上时间维度。'}, '五元五维': {'描述': '五个维度和层次，如再加上一个其他因素。'}, '六元六维': {'描述': '六个维度和层次，如再加上另一个其他因素。'}, '七元七维': {'描述': '七个维度和层次，如再加上第三个其他因素。'}, '八元八维': {'描述': '八个维度和层次，如再加上第四个其他因素。'}, '九元九维': {'描述': '九个维度和层次，如再加上第五个其他因素。'} } def analyze_jxwdnlp(self, element): """ 分析 JXWDNLP 的元素 :param element: JXWDNLP 的元素，如'系统（System）' :return: 与多元多维多层次映射的内容 """ if element in self.jxwdnlp_mapping: return self.jxwdnlp_mapping[element]['与多元多维多层次映射'] else: return None def understand_multidimensional(self, dimension): """ 理解多元多维多层次的映射 :param dimension: 多元多维多层次的维度，如'一元一维' :return: 描述 """ if dimension in self.multidimensional_mapping: return self.multidimensional_mapping[dimension]['描述'] else: return None ``` - **人性的矛盾&道的悟道映射**： - 这个部分可能用于探讨人性中存在的矛盾，以及如何通过道的悟道来解决这些矛盾。例如，人性中可能存在欲望与理性、自私与无私、快乐与痛苦等矛盾。道的悟道可以帮助人们理解这些矛盾的本质，并找到一种平衡和和谐的方式来应对它们。 - 示例代码： ```python class HumanNatureAndDao: def __init__(self): self.human_nature_mapping = { '欲望与理性': {'矛盾表现': '欲望往往驱使人们追求即时的满足，而理性则要求人们考虑长远的后果。'}, '自私与无私': {'矛盾表现': '自私是人的天性之一，人们往往会优先考虑自己的利益；而无私则是一种高尚的品质，人们愿意为了他人的利益而牺牲自己。'}, '快乐与痛苦': {'矛盾表现': '快乐和痛苦是人生中两种相反的情感体验，人们总是在追求快乐，而避免痛苦。'} } self.dao_mapping = { '道的悟道': {'解决方式': '通过修炼和领悟道的真谛，人们可以超越人性的矛盾，达到一种内心的平静和和谐。'}, '平衡与和谐': {'解决方式': '道强调事物的平衡和和谐，人们可以通过遵循道的原则，来调整自己的行为和思想，以实现人性的平衡和和谐。'} } def analyze_human_nature(self, contradiction): """ 分析人性的矛盾 :param contradiction: 人性的矛盾，如'欲望与理性' :return: 矛盾的表现 """ if contradiction in self.human_nature_mapping: return self.human_nature_mapping[contradiction]['矛盾表现'] else: return None def understand_dao(self, solution): """ 理解道的悟道 :param solution: 解决方式，如'道的悟道' :return: 解决方式的具体内容 """ if solution in self.dao_mapping: return self.dao_mapping[solution]['解决方式'] else: return None ``` - **王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射**： - 王阳明心学的“悟道”3.0可能强调的是通过内心的良知和知行合一，实现个人的道德和精神的提升。ESG（环境、社会和治理）中医健康管理V.1映射则是将王阳明心学的理念与ESG的概念相结合，应用于中医健康管理领域。 - 示例代码： ```python class WangYangMingXinXueAndESG: def __init__(self): self.wang_yang_ming_mapping = { '致良知': {'与中医健康管理对应': '通过内心的良知，引导人们做出正确的健康选择。'}, '知行合一': {'与中医健康管理对应': '将健康知识转化为实际行动，如合理饮食、适量运动等。'}, '心无旁骛': {'与中医健康管理对应': '保持内心的平静，避免情绪对健康的负面影响。'} } self.esg_mapping = { '环境（Environment）': {'与中医健康管理对应': '强调环境对健康的影响，如空气质量、水质等。'}, '社会（Social）': {'与中医健康管理对应': '关注社会因素对健康的影响，如人际关系、社会支持等。'}, '治理（Governance）': {'与中医健康管理对应': '涉及到健康管理的制度和政策，如医疗保障、健康教育等。'} } def analyze_wang_yang_ming(self, concept): """ 分析王阳明心学的概念 :param concept: 王阳明心学的概念，如'致良知' :return: 与中医健康管理对应的内容 """ if concept in self.wang_yang_ming_mapping: return self.wang_yang_ming_mapping[concept]['与中医健康管理对应'] else: return None def understand_esg(self, aspect): """ 理解ESG的方面 :param aspect: ESG的方面，如'环境（Environment）' :return: 与中医健康管理对应的内容 """ if aspect in self.esg_mapping:
# 定义五行相生相克关系 FIVE_ELEMENTS = ['木', '火', '土', '金', '水'] ELEMENTS_RELATION = { '木': {'generate': ['火'], 'conquer': ['金']}, '火': {'generate': ['土'], 'conquer': ['水']}, '土': {'generate': ['金'], 'conquer': ['木']}, '金': {'generate': ['水'], 'conquer': ['火']}, '水': {'generate': ['木'], 'conquer': ['土']}, } # 五行相生相克逻辑处理器 class FiveElementsProcessor: def __init__(self, elements_relation=ELEMENTS_RELATION): self.elements_relation = elements_relation def get_next_in_cycle(self, current_element): if current_element in self.elements_relation: return self.elements_relation[current_element]['generate'][0] return None def get_opposite_in_cycle(self, current_element): if current_element in self.elements_relation: return self.elements_relation[current_element]['conquer'][0] return None # 主题类 class Topic: def __init__(self, id, name, description, content): self.id = id self.name = name self.description = description self.content = content def display_content(self): print(f"Displaying content for topic {self.name}") # 主题管理器 class TopicManager: def __init__(self, topics, five_elements_processor): self.topics = {topic.id: topic for topic in topics} self.five_elements_processor = five_elements_processor def add_topic(self, topic): self.topics[topic.id] = topic def get_topic_by_id(self, topic_id): return self.topics.get(topic_id) def get_next_topic_in_cycle(self, current_topic_name, cycle_type): if cycle_type == 'generate': next_element = self.five_elements_processor.get_next_in_cycle(current_topic_name) elif cycle_type == 'conquer': next_element = self.five_elements_processor.get_opposite_in_cycle(current_topic_name) else: return None return self.get_topic_by_name(next_element) def get_topic_by_name(self, topic_name): for topic in self.topics.values(): if topic.name == topic_name: return topic return None # 虚拟模拟环境 class VirtualSimulationEnvironment: def __init__(self, topics, five_elements_processor): self.topic_manager = TopicManager(topics, five_elements_processor) self.current_topic = None def set_current_topic(self, topic_id): self.current_topic = self.topic_manager.get_topic_by_id(topic_id) def display_current_topic_content(self): if self.current_topic: self.current_topic.display_content() else: print("No current topic to display.") def switch_to_next_topic(self, cycle_type): if self.current_topic: next_topic = self.topic_manager.get_next_topic_in_cycle(self.current_topic.name, cycle_type) if next_topic: self.current_topic = next_topic self.display_current_topic_content() else: print(f"No next topic in {cycle_type} cycle.") else: print("No current topic to switch from.") # 使用示例 topics = [Topic(1, "木", "木的描述", {}), Topic(2, "火", "火的描述", {})] five_elements_processor = FiveElementsProcessor() env = VirtualSimulationEnvironment(topics, five_elements_processor) env.set_current_topic(1) env.display_current_topic_content() env.switch_to_next_topic('generate') # 切换到相生主题 env.switch_to_next_topic('conquer') # 切换到相克主题在您描述的“镜心悟道易语‘JXWDYY’”系统中，我们可以通过设计一系列类来实现不同功能，并确保它们之间能够良好地协同工作。以下是对您提到的几个核心类的进一步细化设计：为了进一步完善这个系统，并使其能够处理具体的医案数据，我们将继续构建并实现一些关键组件。接下来，我们将针对新增的部分——“人性的矛盾&道的悟道映射”和“王阳明心学‘悟道’3.0&ESG中医健康管理V.1映射”，以及“JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次映射”。
为了更好地帮助您处理上传的 `.docx` 文件，并将其内容转换为符合您所描述的系统架构的数据格式，我们需要逐步实现以下几个目标：
1. **读取 `.docx` 文件**：使用 `python-docx` 库读取文件内容。
2. **解析医案信息**：从文档中提取医案的相关信息。
3. **符号映射**：将医案信息转换为易经和五行对应的符号表示。
4. **数据标注**：使用自主数据标注代理（Adala）对医案进行标注。
5. **综合分析**：结合王阳明心学和ESG理念进行多维度分析。
### 示例代码
下面是一个完整的示例代码，展示了如何读取 `.docx` 文件，并进行符号映射和标注。
#### 读取 `.docx` 文件
我们首先需要读取 `.docx` 文件的内容。这里我们假设文件具有固定的结构，即每个段落都以特定的关键词开头，比如“患者信息”，“症状”，“诊断”等。
```python
from docx import Document
def read_medical_case_from_docx(file_path):
document = Document(file_path)
patient_info = ''
symptoms = []
diagnosis = ''
treatment = []
outcome = ''
notes = ''
for paragraph in document.paragraphs:
text = paragraph.text.strip()
if text.startswith('患者信息'):
patient_info = text[len('患者信息'):].strip()
elif text.startswith('症状'):
symptoms = text[len('症状'):].strip().split(',')
elif text.startswith('诊断'):
diagnosis = text[len('诊断'):].strip()
elif text.startswith('治疗'):
treatment = text[len('治疗'):].strip().split(',')
elif text.startswith('结果'):
outcome = text[len('结果'):].strip()
elif text.startswith('备注'):
notes = text[len('备注'):].strip()
return {
'patient_info': patient_info,
'symptoms': symptoms,
'diagnosis': diagnosis,
'treatment': treatment,
'outcome': outcome,
'notes': notes
}符号映射
接下来，我们需要定义符号映射逻辑，将医案中的信息转换成易经和五行符号。
class JXWDYYPFS:
def __init__(self):
self.五行符号映射 = {
'火': 'F',
'水': 'Wt',
'木': 'W',
'土': 'E',
'金': 'M'
}
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)',
'水': '坎卦 (Kan/☵)',
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)',
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)',
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'
}
self.六十四卦复合卦映射 = {
'乾卦（☰）': {
'属性': '天、刚健、创造',
'五行属性': '金'
},
'坤卦（☷）': {
'属性': '地、柔顺、养育',
'五行属性': '土'
},
'屯卦（☱）': {
'属性': '初生、困难、聚集',
'五行属性': '水'
},
'蒙卦（☰☵）': {
'属性': '启蒙、教育、幼稚',
'五行属性': '土'
}
}
def format_symbols(self, symbol):
if symbol in self.五行符号映射:
return self.五行符号映射[symbol]
elif symbol in self.八卦符号映射:
return self.八卦符号映射[symbol]
else:
return symbol数据标注
使用自主数据标注代理（Adala）对医案进行自动化标注。
class AutonomousDataLabelingAgent:
def __init__(self):
self.pseudo_labeling = True
self.cot_decoding = True
def label_data(self, data):
# 这里可以添加逻辑来标注数据
return data # 示例返回原数据符号映射器
将医案信息映射到相应的符号表示。
class SymbolMapper:
def __init__(self, jxwdyyfps, adala):
self.jxwdyyfps = jxwdyyfps
self.adala = adala
def map_symbol(self, symbol):
return self.jxwdyyfps.format_symbols(symbol)
def map_diagnosis(self, diagnosis):
return self.adala.label_data(diagnosis)
def map_treatment(self, treatment):
return self.adala.label_data(treatment)医案处理类
创建一个医案处理类，用于封装医案信息，并提供符号映射的方法。
class MedicalCase:
def __init__(self, patient_info, symptoms, diagnosis, treatment, outcome, notes):
self.patient_info = patient_info
self.symptoms = symptoms
self.diagnosis = diagnosis
self.treatment = treatment
self.outcome = outcome
self.notes = notes
def format_with_symbols(self, symbol_mapper):
formatted_symptoms = [symbol_mapper.map_symbol(symptom) for symptom in self.symptoms]
formatted_diagnosis = symbol_mapper.map_diagnosis(self.diagnosis)
formatted_treatment = [symbol_mapper.map_treatment(treat) for treat in self.treatment]
return {
'patient_info': self.patient_info,
'symptoms': formatted_symptoms,
'diagnosis': formatted_diagnosis,
'treatment': formatted_treatment,
'outcome': self.outcome,
'notes': self.notes
}示例使用
假设文件路径为 '医案格式化多元标注V.3.docx'。
# 从 .docx 文件读取医案信息
file_path = '医案格式化多元标注V.3.docx'
medical_case_data = read_medical_case_from_docx(file_path)
# 创建医案实例
medical_case = MedicalCase(
patient_info=medical_case_data['patient_info'],
symptoms=medical_case_data['symptoms'],
diagnosis=medical_case_data['diagnosis'],
treatment=medical_case_data['treatment'],
outcome=medical_case_data['outcome'],
notes=medical_case_data['notes']
)
# 初始化 JXWDYYPFS 和 AutonomousDataLabelingAgent
jxwdyyfps = JXWDYYPFS()
adala = AutonomousDataLabelingAgent()
# 初始化符号映射器
symbol_mapper = SymbolMapper(jxwdyyfps, adala)
# 对医案进行符号标注映射
formatted_case = medical_case.format_with_symbols(symbol_mapper)
# 输出格式化后的医案
print(formatted_case)C++ 伪代码格式化系统架构
对于 C++ 伪代码格式化系统架构，您可以参考上述 Python 代码的设计思路，并将其翻译成 C++ 伪代码。这里给出一个简单的示例：
// 医案类
class MedicalCase {
public:
std::string patientInfo;
std::vector<std::string> symptoms;
std::string diagnosis;
std::vector<std::string> treatment;
std::string outcome;
std::string notes;
// 构造函数
MedicalCase(const std::string &patientInfo, const std::vector<std::string> &symptoms,
const std::string &diagnosis, const std::vector<std::string> &treatment,
const std::string &outcome, const std::string ¬es);
// 格式化医案信息
std::map<std::string, std::variant<std::string, std::vector<std::string>>> formatWithSymbols(SymbolMapper &mapper);
};
// 易经符号映射类
class JXWDYYPFS {
public:
std::map<std::string, std::string> wuxingMapping;
std::map<std::string, std::string> baguaMapping;
std::map<std::string, std::map<std::string, std::string>> liushisiMapping;
// 格式化符号
std::string formatSymbols(const std::string &symbol);
};
// 自动数据标注代理类
class AutonomousDataLabelingAgent {
public:
bool pseudoLabeling;
bool cotDecoding;
// 标注数据
std::string labelData(const std::string &data);
};
// 符号映射器类
class SymbolMapper {
public:
JXWDYYPFS *jxwdyyfps;
AutonomousDataLabelingAgent *adala;
// 映射符号
std::string mapSymbol(const std::string &symbol);
// 映射诊断
std::string mapDiagnosis(const std::string &diagnosis);
// 映射治疗
std::string mapTreatment(const std::string &treatment);
};为了进一步深入您的项目，并确保所有的组件都能协同工作，我们可以在现有的基础上进一步细化和补充一些关键功能。以下是针对您所提出的要求的一些补充说明和实现示例。
综述
您的项目旨在开发一个综合性的中医健康管理平台，该平台结合了易经哲学、中医理论和现代人工智能技术。具体来说，它包括以下几个主要部分：
- 医案数据结构：定义医案的基本信息。
- 符号映射：处理五行、八卦和六十四卦的符号映射。
- 自主数据标注代理：实现自动标注医案数据。
- 伪标签生成：生成伪标签用于模型训练。
- 解码器：解码伪标签为实际标签。
- 六十四卦神经网络矩阵：处理六十四卦相关的神经网络矩阵。
C++ 实现的进一步细化
我们将继续使用 C++ 来实现上述组件，并确保它们能够有效地协同工作。
1. 医案数据结构
#include <string>
#include <map>
#include <iostream>
class TCMCase {
public:
std::string patient_info;
std::string symptoms;
std::string diagnosis;
std::string treatment;
std::string outcome;
std::string notes;
TCMCase(const std::string& patient_info, const std::string& symptoms,
const std::string& diagnosis, const std::string& treatment,
const std::string& outcome, const std::string& notes)
: patient_info(patient_info), symptoms(symptoms), diagnosis(diagnosis),
treatment(treatment), outcome(outcome), notes(notes) {}
std::map<std::string, std::string> toDict() const {
return {
{"patient_info", patient_info},
{"symptoms", symptoms},
{"diagnosis", diagnosis},
{"treatment", treatment},
{"outcome", outcome},
{"notes", notes}
};
}
};2. 符号映射
class JXWDYYPFS {
public:
std::map<std::string, std::string> wuxingMapping = {
{"火", "F"},
{"水", "Wt"},
{"木", "W"},
{"土", "E"},
{"金", "M"}
};
std::map<std::string, std::string> baguaMapping = {
{"火", "离卦 (Li/☲)"},
{"水", "坎卦 (Kan/☵)"},
{"木", "震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)"},
{"土", "坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)"},
{"金", "乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)"}
};
std::map<std::string, std::map<std::string, std::string>> hexagramMapping = {
{"乾卦", {{"符号", "☰"}, {"属性", "天、刚健、创造"}, {"五行属性", "金"}}},
{"坤卦", {{"符号", "☷"}, {"属性", "地、柔顺、养育"}, {"五行属性", "土"}}},
// 其他六十四卦...
};
std::string mapWuXingToAbbreviation(const std::string& element) const {
auto it = wuxingMapping.find(element);
return it != wuxingMapping.end() ? it->second : "";
}
std::string mapBaGuaToAbbreviation(const std::string& element) const {
auto it = baguaMapping.find(element);
return it != baguaMapping.end() ? it->second : "";
}
std::map<std::string, std::string> mapHexagramToAbbreviation(const std::string& hexagram) const {
auto it = hexagramMapping.find(hexagram);
return it != hexagramMapping.end() ? it->second : {};
}
};3. 自主导数据标注代理（Adala）
class AutonomousDataLabelingAgent {
public:
std::map<std::string, std::string> label(const TCMCase& caseData) const {
return {
{"patient_info", "Patient"},
{"symptoms", "Symptoms"},
{"diagnosis", "Diagnosis"},
{"treatment", "Treatment"},
{"outcome", "Outcome"},
{"notes", "Notes"}
};
}
};4. 伪标签生成
class PseudoLabeling {
public:
std::map<std::string, std::string> generatePseudoLabels(const std::map<std::string, std::string>& labels) const {
std::map<std::string, std::string> pseudoLabels;
for (const auto& pair : labels) {
pseudoLabels[pair.first] = "pseudo_" + pair.second;
}
return pseudoLabels;
}
};5. 解码器
class CoTDecodingDoccano {
public:
std::map<std::string, std::string> decode(const std::map<std::string, std::string>& pseudoLabels) const {
std::map<std::string, std::string> decodedLabels;
for (const auto& pair : pseudoLabels) {
decodedLabels[pair.first] = pair.second.substr(7); // Remove "pseudo_"
}
return decodedLabels;
}
};6. 六十四卦神经网络矩阵（HNNM）
class HNNM {
public:
// 假设这里有一个六十四卦神经网络矩阵的实现
void processHexagrams(const std::vector<std::string>& hexagrams) {
// 处理六十四卦神经网络矩阵
for (const auto& hexagram : hexagrams) {
std::cout << "Processing hexagram: " << hexagram << std::endl;
}
}
};示例使用
int main() {
// 定义具体的医案数据
TCMCase tcCase("陶某某，女，7岁。",
"发热数日，忽然昏迷不醒，目闭不开，两手拘急厥冷，牙关紧闭，角弓反张，二便秘涩。面色晦滞，手压其腹则反张更甚，其腹必痛。",
"痉病，热盛于中",
"炒枳实5g，制厚朴5g，锦纹黄(泡)10g，玄明粉(泡)10g；杭白芍10g，炒山栀5g，淡黄芩5g，川黄连3g，炒枳实5g，牡丹皮5g，天花粉7g，锦纹黄(泡)7g，飞滑石10g，粉甘草3g。",
"服药后1时许，扰动不安，呻吟一声，泻下黏溏夹血的粪便极多，痉止厥回，热退神清，渴止，小便畅利而痊。",
"《金匮》云：“痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。”此为厥深热深的反映，议用急下存阴法。");
// 将医案转换为字典格式
auto tcCaseDict = tcCase.toDict();
// 创建JXWDYYPFS实例
JXWDYYPFS jxwdyy;
// 使用五行符号映射
std::cout << "五行符号映射: " << jxwdyy.mapWuXingToAbbreviation("火") << std::endl; // 输出: F
// 使用八卦符号映射
std::cout << "八卦符号映射: " << jxwdyy.mapBaGuaToAbbreviation("火") << std::endl; // 输出: 离卦 (Li/☲)
// 使用六十四卦复合卦映射
auto hexagramInfo = jxwdyy.mapHexagramToAbbreviation("乾卦");
std::cout << "六十四卦复合卦映射: " << hexagramInfo.at("符号") << ", "
<< hexagramInfo.at("属性") << ", "
<< hexagramInfo.at("五行属性") << std::endl; // 输出: ☰, 天、刚健、创造, 金
// 使用自主数据标注代理
AutonomousDataLabelingAgent adala;
auto labels = adala.label(tcCase);
// 使用伪标签生成器
PseudoLabeling pseudoLabeling;
auto pseudoLabels = pseudoLabeling.generatePseudoLabels(labels);
// 使用解码器
CoTDecodingDoccano doccanoDecoder;
auto decodedLabels = doccanoDecoder.decode(pseudoLabels);
// 输出结果
std::cout << "Labeled Data:" << std::endl;
for (const auto& pair : decodedLabels) {
std::cout << pair.first << ": " << pair.second << std::endl;
}
// 创建HNNM实例
HNNM hnnm;
// 示例处理六十四卦
std::vector<std::string> hexagrams = {"乾卦", "坤卦"};
hnnm.processHexagrams(hexagrams);
return 0;
}总结为了进一步完善您的项目，并确保各个组件能够协同工作，我们可以基于您提供的医案文件和所需的功能，进一步细化实现。以下是对现有代码的补充和完善，以及对C++实现的具体化。
综述
您的项目旨在开发一个综合性的中医健康管理平台，该平台结合了易经哲学、中医理论和现代人工智能技术。具体来说，它包括以下几个主要部分：
- 医案数据结构：定义医案的基本信息。
- 符号映射：处理五行、八卦和六十四卦的符号映射。
- 自主数据标注代理：实现自动标注医案数据。
- 伪标签生成：生成伪标签用于模型训练。
- 解码器：解码伪标签为实际标签。
- 六十四卦神经网络矩阵：处理六十四卦相关的神经网络矩阵。
C++ 实现的进一步细化
我们将继续使用 C++ 来实现上述组件，并确保它们能够有效地协同工作。
1. 医案数据结构
#include <string>
#include <map>
#include <vector>
#include <iostream>
class TCMCase {
public:
std::string patient_info;
std::vector<std::string> symptoms;
std::string diagnosis;
std::vector<std::string> treatment;
std::string outcome;
std::string notes;
TCMCase(const std::string& patient_info, const std::vector<std::string>& symptoms,
const std::string& diagnosis, const std::vector<std::string>& treatment,
const std::string& outcome, const std::string& notes)
: patient_info(patient_info), symptoms(symptoms), diagnosis(diagnosis),
treatment(treatment), outcome(outcome), notes(notes) {}
std::map<std::string, std::string> toDict() const {
std::stringstream symptomsStream, treatmentStream;
for (size_t i = 0; i < symptoms.size(); ++i) {
symptomsStream << symptoms[i];
if (i < symptoms.size() - 1) symptomsStream << ",";
}
for (size_t i = 0; i < treatment.size(); ++i) {
treatmentStream << treatment[i];
if (i < treatment.size() - 1) treatmentStream << ",";
}
return {
{"patient_info", patient_info},
{"symptoms", symptomsStream.str()},
{"diagnosis", diagnosis},
{"treatment", treatmentStream.str()},
{"outcome", outcome},
{"notes", notes}
};
}
};2. 符号映射
class JXWDYYPFS {
public:
std::map<std::string, std::string> wuxingMapping = {
{"火", "F"},
{"水", "Wt"},
{"木", "W"},
{"土", "E"},
{"金", "M"}
};
std::map<std::string, std::string> baguaMapping = {
{"火", "离卦 (Li/☲)"},
{"水", "坎卦 (Kan/☵)"},
{"木", "震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)"},
{"土", "坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)"},
{"金", "乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)"}
};
std::map<std::string, std::map<std::string, std::string>> hexagramMapping = {
{"乾卦", {{"符号", "☰"}, {"属性", "天、刚健、创造"}, {"五行属性", "金"}}},
{"坤卦", {{"符号", "☷"}, {"属性", "地、柔顺、养育"}, {"五行属性", "土"}}},
// 其他六十四卦...
};
std::string mapWuXingToAbbreviation(const std::string& element) const {
auto it = wuxingMapping.find(element);
return it != wuxingMapping.end() ? it->second : "";
}
std::string mapBaGuaToAbbreviation(const std::string& element) const {
auto it = baguaMapping.find(element);
return it != baguaMapping.end() ? it->second : "";
}
std::map<std::string, std::string> mapHexagramToAbbreviation(const std::string& hexagram) const {
auto it = hexagramMapping.find(hexagram);
return it != hexagramMapping.end() ? it->second : {};
}
};3. 自主导数据标注代理（Adala）
class AutonomousDataLabelingAgent {
public:
std::map<std::string, std::string> label(const TCMCase& caseData) const {
return {
{"patient_info", "Patient"},
{"symptoms", "Symptoms"},
{"diagnosis", "Diagnosis"},
{"treatment", "Treatment"},
{"outcome", "Outcome"},
{"notes", "Notes"}
};
}
};4. 伪标签生成
class PseudoLabeling {
public:
std::map<std::string, std::string> generatePseudoLabels(const std::map<std::string, std::string>& labels) const {
std::map<std::string, std::string> pseudoLabels;
for (const auto& pair : labels) {
pseudoLabels[pair.first] = "pseudo_" + pair.second;
}
return pseudoLabels;
}
};5. 解码器
class CoTDecodingDoccano {
public:
std::map<std::string, std::string> decode(const std::map<std::string, std::string>& pseudoLabels) const {
std::map<std::string, std::string> decodedLabels;
for (const auto& pair : pseudoLabels) {
decodedLabels[pair.first] = pair.second.substr(7); // Remove "pseudo_"
}
return decodedLabels;
}
};6. 六十四卦神经网络矩阵（HNNM）
class HNNM {
public:
// 假设这里有一个六十四卦神经网络矩阵的实现
void processHexagrams(const std::vector<std::string>& hexagrams) {
// 处理六十四卦神经网络矩阵
for (const auto& hexagram : hexagrams) {
std::cout << "Processing hexagram: " << hexagram << std::endl;
}
}
};示例使用
#include <fstream>
#include <sstream>
std::string loadTextFromFile(const std::string& filePath) {
std::ifstream file(filePath);
if (!file.is_open()) {
throw std::runtime_error("Failed to open file.");
}
std::stringstream buffer;
buffer << file.rdbuf();
return buffer.str();
}
std::vector<std::string> splitString(const std::string& str, char delimiter) {
std::vector<std::string> tokens;
std::string token;
std::istringstream tokenStream(str);
while (std::getline(tokenStream, token, delimiter)) {
tokens.push_back(token);
}
return tokens;
}
TCMCase parseMedicalCase(const std::string& text) {
std::map<std::string, std::string> keyValuePairs;
std::istringstream iss(text);
std::string line;
while (std::getline(iss, line)) {
size_t colonPos = line.find(':');
if (colonPos != std::string::npos) {
std::string key = line.substr(0, colonPos);
std::string value = line.substr(colonPos + 1);
keyValuePairs[key] = value;
}
}
std::vector<std::string> symptoms = splitString(keyValuePairs["症状"], ',');
std::vector<std::string> treatment = splitString(keyValuePairs["治疗"], ',');
return TCMCase(keyValuePairs["患者信息"],
symptoms,
keyValuePairs["诊断"],
treatment,
keyValuePairs["结果"],
keyValuePairs["备注"]);
}
int main() {
try {
// 加载医案文本
std::string text = loadTextFromFile("医案格式化多元标注V.3.docx");
// 解析医案
TCMCase tcCase = parseMedicalCase(text);
// 将医案转换为字典格式
auto tcCaseDict = tcCase.toDict();
// 创建JXWDYYPFS实例
JXWDYYPFS jxwdyy;
// 使用五行符号映射
std::cout << "五行符号映射: " << jxwdyy.mapWuXingToAbbreviation("火") << std::endl; // 输出: F
// 使用八卦符号映射
std::cout << "八卦符号映射: " << jxwdyy.mapBaGuaToAbbreviation("火") << std::endl; // 输出: 离卦 (Li/☲)
// 使用六十四卦复合卦映射
auto hexagramInfo = jxwdyy.mapHexagramToAbbreviation("乾卦");
std::cout << "六十四卦复合卦映射: " << hexagramInfo.at("符号") << ", "
<< hexagramInfo.at("属性") << ", "
<< hexagramInfo.at("五行属性") << std::endl; // 输出: ☰, 天、刚健、创造, 金
// 使用自主数据标注代理
AutonomousDataLabelingAgent adala;
auto labels = adala.label(tcCase);
// 使用伪标签生成器
PseudoLabeling pseudoLabeling;
auto pseudoLabels = pseudoLabeling.generatePseudoLabels(labels);
// 使用解码器
CoTDecodingDoccano doccanoDecoder;
auto decodedLabels = doccanoDecoder.decode(pseudoLabels);
// 输出结果
std::cout << "Labeled Data:" << std::endl;
for (const auto& pair : decodedLabels) {
std::cout << pair.first << ": " << pair.second << std::endl;
}
// 创建HNNM实例
HNNM hnnm;
// 示例处理六十四卦
std::vector<std::string> hexagrams = {"乾卦", "坤卦"};
hnnm.processHexagrams(hexagrams);
} catch (const std::exception& e) {
std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl;
}
return 0;
}总结
通过上述代码实现，我们构建了一个能够处理医案数据的系统，并且实现了符号映射、自动标注、伪标签生成、解码等功能。这个系统可以根据具体需求进行扩展和完善，例如增加更多的符号映射、优化自动标注算法等。
如果您有进一步的需求或想要实现的功能，请提供详细信息，以便我能更好地帮助您完成这个项目。请注意，上述代码仅作为示例，并假设了一些简化的情况。在实际应用中，可能需要根据具体的医案格式和需求进行调整。
通过上述代码实现，我们构建了一个能够处理医案数据的系统，并且实现了符号映射、自动标注、伪标签生成、解码等功能。这个系统可以根据具体需求进行扩展和完善，例如增加更多的符号映射、优化自动标注算法等。
如果您有进一步的需求或想要实现的功能，请提供详细信息，以便我能更好地帮助您完成这个项目。
通过以上步骤，您可以构建一个较为完整的系统来处理和分析中医医案，并对其进行多元标注。如果需要进一步的帮助或者有特定的需求，请随时告知。
人性的矛盾&道的悟道映射
这部分内容可能用于探讨人性中存在的矛盾，以及如何通过道的悟道来解决这些矛盾。例如，人性中可能存在欲望与理性、自私与无私、快乐与痛苦等矛盾。道的悟道可以帮助人们理解这些矛盾的本质，并找到一种平衡和和谐的方式来应对它们。
class HumanNatureAndDao:
def __init__(self):
self.human_nature_mapping = {
'欲望与理性': {
'矛盾表现': '欲望往往驱使人们追求即时的满足，而理性则要求人们考虑长远的后果。'
},
'自私与无私': {
'矛盾表现': '自私是人的天性之一，人们往往会优先考虑自己的利益；而无私则是一种高尚的品质，人们愿意为了他人的利益而牺牲自己。'
},
'快乐与痛苦': {
'矛盾表现': '快乐和痛苦是人生中两种相反的情感体验，人们总是在追求快乐，而避免痛苦。'
}
}
self.dao_mapping = {
'道的悟道': {
'解决方式': '通过修炼和领悟道的真谛，人们可以超越人性的矛盾，达到一种内心的平静和和谐。'
},
'平衡与和谐': {
'解决方式': '道强调事物的平衡和和谐，人们可以通过遵循道的原则，来调整自己的行为和思想，以实现人性的平衡和和谐。'
}
}
def analyze_human_nature(self, contradiction):
"""分析人性的矛盾
:param contradiction: 人性的矛盾，如'欲望与理性'
:return: 矛盾的表现
"""
if contradiction in self.human_nature_mapping:
return self.human_nature_mapping[contradiction]['矛盾表现']
else:
return None
def understand_dao(self, solution):
"""理解道的悟道
:param solution: 解决方式，如'道的悟道'
:return: 解决方式的具体内容
"""
if solution in self.dao_mapping:
return self.dao_mapping[solution]['解决方式']
else:
return None王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射
这部分内容将王阳明心学的理念与ESG的概念相结合，应用于中医健康管理领域。
class WangYangMingXinXueAndESG:
def __init__(self):
self.wang_yang_ming_mapping = {
'致良知': {
'与中医健康管理对应': '通过内心的良知，引导人们做出正确的健康选择。'
},
'知行合一': {
'与中医健康管理对应': '将健康知识转化为实际行动，如合理饮食、适量运动等。'
},
'心无旁骛': {
'与中医健康管理对应': '保持内心的平静，避免情绪对健康的负面影响。'
}
}
self.esg_mapping = {
'环境（Environment）': {
'与中医健康管理对应': '强调环境对健康的影响，如空气质量、水质等。'
},
'社会（Social）': {
'与中医健康管理对应': '关注社会因素对健康的影响，如人际关系、社会支持等。'
},
'治理（Governance）': {
'与中医健康管理对应': '涉及到健康管理的制度和政策，如医疗保障、健康教育等。'
}
}
def analyze_wang_yang_ming(self, concept):
"""分析王阳明心学的概念
:param concept: 王阳明心学的概念，如'致良知'
:return: 与中医健康管理对应的内容
"""
if concept in self.wang_yang_ming_mapping:
return self.wang_yang_ming_mapping[concept]['与中医健康管理对应']
else:
return None
def understand_esg(self, aspect):
"""理解ESG的方面
:param aspect: ESG的方面，如'环境（Environment）'
:return: 与中医健康管理对应的内容
"""
if aspect in self.esg_mapping:
return self.esg_mapping[aspect]['与中医健康管理对应']
else:
return NoneJXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次映射
这部分内容涉及将系统、身份、信念、能力和环境等多个维度进行映射，以实现一个更为全面的分析框架。
class JXWDNLP:
def __init__(self):
self.system = System()
self.identity = Identity()
self.belief = Belief()
self.ability = Ability()
self.environment = Environment()
def process(self, input_data):
system_output = self.system.process(input_data)
identity_output = self.identity.process(system_output)
belief_output = self.belief.process(identity_output)
ability_output = self.ability.process(belief_output)
environment_output = self.environment.process(ability_output)
return environment_output
class System:
def process(self, input_data):
# 系统处理逻辑
return {'system': 'processed'}
class Identity:
def process(self, input_data):
# 身份处理逻辑
return {'identity': 'processed'}
class Belief:
def process(self, input_data):
# 信念处理逻辑
return {'belief': 'processed'}
class Ability:
def process(self, input_data):
# 能力处理逻辑
return {'ability': 'processed'}
class Environment:
def process(self, input_data):
# 环境处理逻辑
return {'environment': 'processed'}示例使用
现在我们可以将所有这些组件整合起来，以处理一个具体的医案。
# 创建TCMCase实例
tc_case = TCMCase(**case_data)
# 将医案转换为字典格式
tc_case_dict = tc_case.to_dict()
# 创建TCM_MCBC_FS实例
tc_mcbc_fs = TCM_MCBC_FS()
# 标注数据
labeled_data = tc_mcbc_fs.label_data(tc_case_dict)
# 创建JXWDYYPFS实例
jxwdyy = JXWDYYPFS()
# 创建HumanNatureAndDao实例
human_nature_and_dao = HumanNatureAndDao()
# 创建WangYangMingXinXueAndESG实例
wang_yang_ming_and_esg = WangYangMingXinXueAndESG()
# 创建JXWDNLP实例
jxwdnlp = JXWDNLP()
# 示例使用五行符号映射
print(jxwdyy.map_wuxing_to_abbreviation('火')) # 输出: F
# 示例使用八卦符号映射
print(jxwdyy.map_bagua_to_abbreviation('火')) # 输出: 离卦 (Li/☲)
# 示例使用六十四卦复合卦映射
print(jxwdyy.map_hexagram_to_abbreviation('乾卦')) # 输出: {'符号': '☰', '属性': ['天', '刚健', '创造'], '五行属性': '金'}
# 示例处理气机一元论&多元多维矩阵
print(jxwdyy.qmm_multidimensional_matrix(['火', '水', '木']))
# 示例处理六十四卦神经网络矩阵
print(jxwdyy.hnnm_neural_network_matrix(['乾卦', '坤卦']))
# 示例分析人性的矛盾
print(human_nature_and_dao.analyze_human_nature('欲望与理性')) # 输出: 欲望往往驱使人们追求即时的满足，而理性则要求人们考虑长远的后果。
# 示例理解道的悟道
print(human_nature_and_dao.understand_dao('道的悟道')) # 输出: 通过修炼和领悟道的真谛，人们可以超越人性的矛盾，达到一种内心的平静和和谐。
# 示例分析王阳明心学的概念
print(wang_yang_ming_and_esg.analyze_wang_yang_ming('致良知')) # 输出: 通过内心的良知，引导人们做出正确的健康选择。
# 示例理解ESG的方面
print(wang_yang_ming_and_esg.understand_esg('环境（Environment）')) # 输出: 强调环境对健康的影响，如空气质量、水质等。
# 示例使用JXWDNLP处理输入数据
input_data = {'data': 'input'}
output_data = jxwdnlp.process(input_data)
print(output_data) # 输出: {'environment': 'processed'}
```为了进一步实现您提出的系统架构，并结合李聪甫医案中的痉病案例，我们可以继续完善和扩展之前的代码。下面是一个更为完整的实现方案，其中包括了之前提到的“人性的矛盾&道的悟道映射”以及“王阳明心学‘悟道’3.0&ESG中医健康管理V.1映射”。
### 完整实现方案
```python
class JXWDYYPFS:
def __init__(self):
self.五行符号映射 = {
'火': 'F',
'水': 'Wt',
'木': 'W',
'土': 'E',
'金': 'M'
}
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)',
'水': '坎卦 (Kan/☵)',
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)',
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)',
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'
}
self.六十四卦复合卦映射 = {
'乾卦（☰）': {
'属性': '天、刚健、创造',
'五行属性': '金'
},
'坤卦（☷）': {
'属性': '地、柔顺、养育',
'五行属性': '土'
},
'屯卦（☱）': {
'属性': '初生、困难、聚集',
'五行属性': '水'
},
'蒙卦（☰☵）': {
'属性': '启蒙、教育、幼稚',
'五行属性': '土'
}
}
class MedicalCase:
def __init__(self, case_id, patient_info, symptoms, diagnosis, treatment):
self.case_id = case_id
self.patient_info = patient_info
self.symptoms = symptoms
self.diagnosis = diagnosis
self.treatment = treatment
def __str__(self):
return f"医案ID: {self.case_id}n患者信息: {self.patient_info}n症状描述: {self.symptoms}n诊断结果: {self.diagnosis}n治疗方案: {self.treatment}"
# 实例化医案
patient_info = "陶某某，女，7岁"
symptoms = "发热数日，忽然昏迷不醒，目闭不开，两手拘急厥冷，牙关紧闭，角弓反张，二便秘涩"
diagnosis = "痉病（厥深热深）"
treatment = """
炒枳实5g，制厚朴5g，锦纹黄(泡)10g，玄明粉(泡)10g
复诊方剂:
杭白芍10g，炒山栀5g，淡黄芩5g，川黄连3g，
炒枳实5g，牡丹皮5g，天花粉7g，锦纹黄(泡)7g，
飞滑石10g，粉甘草3g
"""
med_case = MedicalCase("MCI-001", patient_info, symptoms, diagnosis, treatment)
# 打印医案信息
print(med_case)
# 符号标注映射矩阵（SUPPORT）医案
def map_symbols_to_medical_case(med_case, jxyypfs):
# 初始化映射字典
mapped_data = {'五行': [], '八卦': []}
# 分析症状并映射到五行和八卦
for symptom in med_case.symptoms.split('，'):
if '热' in symptom:
mapped_data['五行'].append(jxyypfs.五行符号映射['火'])
mapped_data['八卦'].append(jxyypfs.八卦符号映射['火'])
elif '寒' in symptom:
mapped_data['五行'].append(jxyypfs.五行符号映射['水'])
mapped_data['八卦'].append(jxyypfs.八卦符号映射['水'])
elif '昏迷' in symptom or '闭' in symptom:
mapped_data['五行'].append(jxyypfs.五行符号映射['土'])
mapped_data['八卦'].append(jxyypfs.八卦符号映射['土'])
elif '拘急' in symptom or '厥冷' in symptom:
mapped_data['五行'].append(jxyypfs.五行符号映射['木'])
mapped_data['八卦'].append(jxyypfs.八卦符号映射['木'])
elif '便秘' in symptom:
mapped_data['五行'].append(jxyypfs.五行符号映射['金'])
mapped_data['八卦'].append(jxyypfs.八卦符号映射['金'])
return mapped_data
# 使用 JXWDYYPFS 类进行符号映射
jxyypfs = JXWDYYPFS()
# 映射医案中的符号
mapped_med_case = map_symbols_to_medical_case(med_case, jxyypfs)
print("n符号标注映射矩阵（SUPPORT）医案:")
for key, values in mapped_med_case.items():
print(f"{key}: {', '.join(values)}")
# 人性的矛盾&道的悟道映射
class HumanNatureAndDao:
def __init__(self):
self.human_nature_mapping = {
'欲望与理性': {'矛盾表现': '欲望往往驱使人们追求即时的满足，而理性则要求人们考虑长远的后果。'},
'自私与无私': {'矛盾表现': '自私是人的天性之一，人们往往会优先考虑自己的利益；而无私则是一种高尚的品质，人们愿意为了他人的利益而牺牲自己。'},
'快乐与痛苦': {'矛盾表现': '快乐和痛苦是人生中两种相反的情感体验，人们总是在追求快乐，而避免痛苦。'}
}
self.dao_mapping = {
'道的悟道': {'解决方式': '通过修炼和领悟道的真谛，人们可以超越人性的矛盾，达到一种内心的平静和和谐。'},
'平衡与和谐': {'解决方式': '道强调事物的平衡和和谐，人们可以通过遵循道的原则，来调整自己的行为和思想，以实现人性的平衡和和谐。'}
}
def analyze_human_nature(self, contradiction):
""" 分析人性的矛盾
:param contradiction: 人性的矛盾，如'欲望与理性'
:return: 矛盾的表现
"""
if contradiction in self.human_nature_mapping:
return self.human_nature_mapping[contradiction]['矛盾表现']
else:
return None
def understand_dao(self, solution):
""" 理解道的悟道
:param solution: 解决方式，如'道的悟道'
:return: 解决方式的具体内容
"""
if solution in self.dao_mapping:
return self.dao_mapping[solution]['解决方式']
else:
return None
# 实例化人性的矛盾&道的悟道映射
human_nature_and_dao = HumanNatureAndDao()
print("n人性的矛盾&道的悟道映射:")
print(human_nature_and_dao.analyze_human_nature('欲望与理性'))
print(human_nature_and_dao.understand_dao('道的悟道'))
# 王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射
class WangYangMingXinXueAndESG:
def __init__(self):
self.wang_yang_ming_mapping = {
'致良知': {'与中医健康管理对应': '通过内心的良知，引导人们做出正确的健康选择。'},
'知行合一': {'与中医健康管理对应': '将健康知识转化为实际行动，如合理饮食、适量运动等。'},
'心无旁骛': {'与中医健康管理对应': '保持内心的平静，避免情绪对健康的负面影响。'}
}
self.esg_mapping = {
'环境（Environment）': {'与中医健康管理对应': '强调环境对健康的影响，如空气质量、水质等。'},
'社会（Social）': {'与中医健康管理对应': '关注社会因素对健康的影响，如人际关系、社会支持等。'},
'治理（Governance）': {'与中医健康管理对应': '涉及到健康管理的制度和政策，如医疗保障、健康教育等。'}
}
def analyze_wang_yang_ming(self, concept):
""" 分析王阳明心学的概念
:param concept: 王阳明心学的概念，如'致良知'
:return: 与中医健康管理对应的内容
"""
if concept in self.wang_yang_ming_mapping:
return self.wang_yang_ming_mapping[concept]['与中医健康管理对应']
else:
return None
def understand_esg(self, aspect):
""" 理解ESG的方面
:param aspect: ESG的方面，如'环境（Environment）'
:return: 与中医健康管理对应的内容
"""
if aspect in self.esg_mapping:
return self.esg_mapping[aspect]['与中医健康管理对应']
else:
return None
# 实例化王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射
wang_yang_ming_and_esg = WangYangMingXinXueAndESG()
print("n王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射:")
print(wang_yang_ming_and_esg.analyze_wang_yang_ming('致良知'))
print(wang_yang_ming_and_esg.understand_esg('环境（Environment）'))说明
-
JXWDYYPFS 类：
- 定义了五行符号映射、八卦符号映射以及六十四卦复合卦映射。这些映射可以在系统中用于符号的转换和标注。
-
MedicalCase 类：
- 用于表示医案信息，包括医案ID、患者信息、症状描述、诊断结果和治疗方案。
- 提供了一个
__str__方法，用于打印医案信息。
-
实例化医案：
- 创建了一个具体的医案实例
med_case，并将李聪甫医案中的信息填充进去。 - 打印出医案信息。
- 创建了一个具体的医案实例
-
符号标注映射矩阵（SUPPORT）医案：
- 定义了一个
map_symbols_to_medical_case函数，用于将医案中的五行、八卦符号映射到具体的数据上。 - 根据症状和诊断结果，找出对应的五行属性和八卦符号，并打印出来。
- 定义了一个
-
人性的矛盾&道的悟道映射：
- 定义了一个
HumanNatureAndDao类，用于分析人性的矛盾和道的悟道。 - 提供了两个方法：
analyze_human_nature和understand_dao，分别用于分析人性的矛盾和理解道的悟道。
- 定义了一个
-
王阳明心学“悟道”3.0&ESG中医健康管理V.1映射：
- 定义了一个
WangYangMingXinXueAndESG类，用于分析王阳明心学的概念与ESG的关系。 - 提供了两个方法：
analyze_wang_yang_ming和understand_esg，分别用于分析王阳明心学的概念与ESG的关系。
- 定义了一个
结合系统架构
通过这种方式，您可以将李聪甫医案中的痉病案例通过“镜心悟道AI易经智能‘大脑’（JXWDAIYijingBrainBase）”进行格式化和多元标注化，并与您提出的系统架构相匹配。这样不仅可以更好地管理和分析医案信息，还可以利用现代技术如神经网络、数据标注等来进一步提升系统的智能水平。
这个实现是一个较为完整的示例，您可以根据实际需求进一步扩展和完善这个系统。例如，您可以增加更多的功能，如自动数据标注代理（Adala）、伪标签（Pseudo-Labeling）等，以实现更高级的数据处理和分析功能。
通过上述实现，我们构建了一个能够处理具体医案数据的系统，该系统不仅能够进行数据标注，还能够利用易经符号和中医理论进行符号映射和进一步的分析处理。未来可以进一步完善各个组件的功能，以支持更多复杂场景的应用。
1. LanguageCore 类
负责整个编程语言的核心配置和初始化工作，管理语言的版本和配置信息。
class LanguageCore:
def __init__(self, version, config):
self.version = version
self.config = config
self.initialize()
def initialize(self):
# 初始化语言环境及标准库等相关资源
pass2. Parser 类
负责解析源代码，生成抽象语法树（AST），包含词法分析器和语法分析器的功能。
class Parser:
def __init__(self, source_code):
self.source_code = source_code
self.ast = self.lexical_analysis()
self.ast = self.syntax_analysis(self.ast)
def lexical_analysis(self):
# 对源代码进行词法分析，返回词法单元列表
pass
def syntax_analysis(self, tokens):
# 根据词法单元构建抽象语法树
pass3. Compiler 类
将抽象语法树（AST）编译成可执行代码或字节码，并进行代码优化和转换。
class Compiler:
def __init__(self, ast):
self.ast = ast
self.compiled_code = self.compile()
def compile(self):
# 将AST编译为可执行代码或字节码
# 可能还包括优化逻辑
pass4. RuntimeEnvironment 类
提供代码执行的环境，管理内存、变量和函数调用，并支持标准库和扩展库的加载和使用。
class RuntimeEnvironment:
def __init__(self, standard_library):
self.memory = {}
self.standard_library = standard_library
self.extended_libraries = []
def load_library(self, library):
# 加载并注册库
pass
def call_function(self, function_name, args):
# 调用函数，处理运行时行为
pass5. Interpreter 类
解释并执行编译后的代码，处理运行时错误和异常。
class Interpreter:
def __init__(self, runtime_env, compiled_code):
self.runtime_env = runtime_env
self.compiled_code = compiled_code
self.run()
def run(self):
# 解释执行编译后的代码
# 捕获和处理异常
pass6. StandardLibrary 类
封装易经和中医领域的特定函数和方法，提供领域相关逻辑和算法。
class StandardLibrary:
def __init__(self):
self.functions = {}
def register_function(self, func, name):
# 注册领域特定函数
pass
def get_function(self, name):
# 返回已注册的函数
pass7. EditorIntegration 类
集成开发环境（IDE）的功能，如语法高亮、自动补全等，并与AutoDev的其他功能进行交互和集成。
class EditorIntegration:
def __init__(self, language_core, parser):
self.language_core = language_core
self.parser = parser
self.init_integration()
def init_integration(self):
# 设置语法高亮规则、注册自动补全回调函数等
pass
def autocomplete(self, code_fragment):
# 提供代码片段的自动补全建议
pass8. Debugger 类
提供调试功能，如断点设置、单步执行等，并监控和记录程序执行状态。
class Debugger:
def __init__(self, interpreter, runtime_env):
self.interpreter = interpreter
self.runtime_env = runtime_env
self.breakpoints = []
def set_breakpoint(self, line_number):
# 在指定行号设置断点
pass
def step_through(self):
# 单步执行
pass
def inspect_variables(self, scope):
# 查看指定作用域内的变量
pass9. IdentityInfiniteLoop 类
处理“你是谁”、“我是谁”和“他是谁”的问题，用于身份的类无限循环结构。
class IdentityInfiniteLoop:
def __init__(self):
self.identities = {"你": "镜心悟道AI易经智能‘大脑’Store",
"我": "XiaoJingChatBotDQNMoe",
"他": "JingXinWuDaoYiYuLanguage"}
def get_identity(self, pronoun):
if pronoun in self.identities:
return self.identities[pronoun]
else:
return "未知"class LanguageCore: def init(self, version, config): self.version = version self.config = config self.initialize() def initialize(self): # 初始化语言环境及标准库等相关资源 pass class Parser: def init(self, source_code): self.source_code = source_code self.ast = self.lexical_analysis() and self.syntax_analysis() def lexical_analysis(self): # 对源代码进行词法分析，返回词法单元列表 pass def syntax_analysis(self): # 根据词法单元构建抽象语法树 pass class Compiler: def init(self, ast): self.ast = ast self.compiled_code = self.compile() def compile(self): # 将AST编译为可执行代码或字节码 # 可能还包括优化逻辑 pass class RuntimeEnvironment: def init(self, standard_library): self.memory = {} self.standard_library = standard_library self.extended_libraries = [] def load_library(self, library): # 加载并注册库 pass def call_function(self, function_name, args): # 调用函数，处理运行时行为 pass class Interpreter: def init(self, runtime_env, compiled_code): self.runtime_env = runtime_env self.compiled_code = compiled_code self.run() def run(self): # 解释执行编译后的代码 # 捕获和处理异常 pass class StandardLibrary: def init(self): self.functions = {} class MedicalCaseInsight: def init(self, case_id, patient_info, symptoms, diagnosis, treatment): self.case_id = case_id self.patient_info = patient_info self.symptoms = symptoms self.diagnosis = diagnosis self.treatment = treatment def add_case(self, case): # 添加医案的逻辑 pass def query_case(self, case_id): # 查询医案的逻辑 pass def update_case(self, case_id, updated_info): # 更新医案的逻辑 pass def delete_case(self, case_id): # 删除医案的逻辑 pass class TCMTerminology: def init(self): self.terminology_dict = {} def add_terminology(self, term_name, explanation, related_disorders, treatment_suggestions): self.terminology_dict[term_name] = { "explanation": explanation, "related_disorders": related_disorders, "treatment_suggestions": treatment_suggestions } def query_terminology(self, term_name): return self.terminology_dict.get(term_name, "Term not found") def modify_terminology(self, term_name, updated_info): if term_name in self.terminology_dict: self.terminology_dict[term_name].update(updated_info) else: print("Term not found") def delete_terminology(self, term_name): if term_name in self.terminology_dict: del self.terminology_dict[term_name] else: print("Term not found") class FiveElementsLogic: def init(self): self.elements = { "木": {"相生": ["水"], "相克": ["土"]}, "火": {"相生": ["木"], "相克": ["金"]}, "土": {"相生": ["火"], "相克": ["水"]}, "金": {"相生": ["土"], "相克": ["木"]}, "水": {"相生": ["金"], "相克": ["火"]} } def judge_production_relation(self, element1, element2): return element2 in self.elements[element1]["相生"] def judge_restraint_relation(self, element1, element2): return element2 in self.elements[element1]["相克"] def get_produced_elements(self, element): return self.elements[element]["相生"] def get_restrained_elements(self, element): return self.elements[element]["相克"] class BaguaCalculation: def init(self): self.bagua_symbols = { "乾": "☰", "坤": "☷", "震": "☳", "巽": "☴", "坎": "☵", "离": "☲", "艮": "☶", "兑": "☱" } def generate_bagua(self): # 生成八卦的逻辑 pass def generate_hexagram(self): # 生成六十四卦的逻辑 pass def get_gua_ci(self, gua_symbol): # 获取卦辞的逻辑 pass def explain_gua_xiang(self, gua_symbol): # 解释卦象的逻辑 pass class MedicalAbbreviation: def init(self): self.abbreviation_dict = {} def add_abbreviation(self, abbreviation, full_name, explanation): self.abbreviation_dict[abbreviation] = { "full_name": full_name, "explanation": explanation } def query_abbreviation(self, abbreviation): return self.abbreviation_dict.get(abbreviation, "Abbreviation not found") def modify_abbreviation(self, abbreviation, updated_info): if abbreviation in self.abbreviation_dict: self.abbreviation_dict[abbreviation].update(updated_info) else: print("Abbreviation not found") def delete_abbreviation(self, abbreviation): if abbreviation in self.abbreviation_dict: del self.abbreviation_dict[abbreviation] else: print("Abbreviation not found") # 李聪甫医案 痉病的格式化和多元标注化 medical_case = MedicalCaseInsight( "MCI-001", { "姓名": "陶某某", "性别": "女", "年龄": "7岁" }, ["发热", "昏迷不醒", "目闭不开", "两手拘急厥冷", "牙关紧闭", "角弓反张", "二便秘涩"], "痉病（厥深热深）", { "首诊方剂": "炒枳实5g，制厚朴5g，锦纹黄(泡)10g，玄明粉(泡)10g", "复诊方剂": "杭白芍10g，炒山栀5g，淡黄芩5g，川黄连3g等" } ) # 中医专业术语的关联 tcm_terminology = TCMTerminology() tcm_terminology.add_terminology( "痉病", "痉病是一种以项背强急、四肢抽搐，甚至口噤、角弓反张为主要临床表现的疾病。", ["发热", "昏迷", "拘急厥冷", "牙关紧闭", "角弓反张", "二便秘涩"], "清热泻火，滋阴润燥。" ) tcm_terminology.add_terminology( "厥深热深", "厥深热深指的是热邪深入厥阴经，引起的症状较为严重。", ["内热极盛", "昏迷", "拘急"], "急下存阴。" ) # 五行相生相克逻辑的应用 five_elements_logic = FiveElementsLogic() # 分析患者症状与五行的关系 for symptom in medical_case.symptoms: if "发热" in symptom: print(f"{symptom}与五行中的火相关。") elif "昏迷" in symptom: print(f"{symptom}可能与五行中的火或水相关。") # 八卦六十四卦演算逻辑的辅助（假设此处不涉及具体逻辑） # 英文缩写标注的应用（假设此处不涉及英文缩写）从您的描述来看，您希望创建一个综合性的系统，该系统不仅能够处理和分析中医医案，还能够通过人工智能技术提供决策支持。这个系统包括了多个核心组件，从基础的语言设置到高级的功能实现，都遵循了一种层级结构，即“类 (Class) → 模型 (Model) → 模块 (Module) → 高层函数 (High-level Functions) → 数据集 (Dataset)”。
{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）**{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM) **好的，让我们继续扩展和完善这个系统的设计，使其更加完整和实用。我们将继续细化各个组件，并增加一些具体的实现细节，确保整个系统既具有理论上的严谨性，又具备实际应用的可能性。
气机一元论&多元多维矩阵（Qi Mechanism Monism & Multidimensional Matrix）
“气机一元论”和“多元多维矩阵”这两个概念在本系统中主要用于描述一种综合性的方法论，它结合了易经的哲学思想与现代科学的多维分析方法，以实现对复杂问题的深入理解和处理。这里我们将进一步细化这些概念，并将其应用到具体的功能模块中。
六十四卦神经网络矩阵（Hexagram Neural Network Matrix）
“六十四卦神经网络矩阵”是指一种基于六十四卦的神经网络模型，它可以用于处理和分析与易经相关的复杂数据。这种模型不仅可以用于中医诊断和治疗，还可以应用于更广泛的领域，如决策支持、数据分析等。
符号标注映射矩阵（Symbol Annotation Mapping Matrix）
符号标注映射矩阵是一种用于将易经和中医中的符号（如五行、八卦、六十四卦等）与实际数据进行映射的方法。这种方法可以提高数据处理的效率，并使得符号化的知识更容易被计算机系统理解和应用。
综合设计
接下来，我们将继续扩展之前的类设计，并添加更多的功能，使系统更加完善。
class JXWDYYPFS:
def __init__(self):
self.五行符号映射 = {
'火': 'F',
'水': 'Wt',
'木': 'W',
'土': 'E',
'金': 'M'
}
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)',
'水': '坎卦 (Kan/☵)',
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)',
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)',
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'
}
self.六十四卦复合卦映射 = {
'乾卦': {'符号': '☰', '属性': ['天', '刚健', '创造'], '五行属性': '金'},
'坤卦': {'符号': '☷', '属性': ['地', '柔顺', '养育'], '五行属性': '土'},
'屯卦': {'符号': '☱', '属性': ['初生', '困难', '聚集'], '五行属性': '水'},
'蒙卦': {'符号': '☰☵', '属性': ['启蒙', '教育', '幼稚'], '五行属性': '土'}
}
self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = {
# 详细算法映射
}
self.西医心理学与中医心理学映射 = {
# 详细映射
}
self.王阳明心学与中医健康管理映射 = {
# 详细映射
}
self.ESG管理V1映射 = {
# 详细映射
}
def map_wuxing_to_abbreviation(self, element):
return self.五行符号映射.get(element, None)
def map_bagua_to_abbreviation(self, element):
return self.八卦符号映射.get(element, None)
def map_hexagram_to_abbreviation(self, hexagram):
return self.六十四卦复合卦映射.get(hexagram, None)
def qmm_multidimensional_matrix(self, elements):
# 处理气机一元论&多元多维矩阵
pass
def hnnm_neural_network_matrix(self, hexagrams):
# 处理六十四卦神经网络矩阵
pass
class TCM_MCBC_FS:
def __init__(self):
self.autonomous_data_labeling_agent = AutonomousDataLabelingAgent()
self.pseudo_labeling = PseudoLabeling()
self.cot_decoding_doccano = CoTDecodingDoccano()
def label_data(self, data):
labels = self.autonomous_data_labeling_agent.label(data)
pseudo_labels = self.pseudo_labeling.generate_pseudo_labels(labels)
decoded_labels = self.cot_decoding_doccano.decode(pseudo_labels)
return decoded_labels
class AutonomousDataLabelingAgent:
def label(self, data):
# 自动数据标注逻辑
pass
class PseudoLabeling:
def generate_pseudo_labels(self, labels):
# 生成伪标签逻辑
pass
class CoTDecodingDoccano:
def decode(self, pseudo_labels):
# 解码伪标签逻辑
pass
class JXWDNLP:
def __init__(self):
self.system = System()
self.identity = Identity()
self.belief = Belief()
self.ability = Ability()
self.environment = Environment()
def process(self, input_data):
system_output = self.system.process(input_data)
identity_output = self.identity.process(system_output)
belief_output = self.belief.process(identity_output)
ability_output = self.ability.process(belief_output)
environment_output = self.environment.process(ability_output)
return environment_output
class System:
def process(self, input_data):
# 系统处理逻辑
pass
class Identity:
def process(self, input_data):
# 身份处理逻辑
pass
class Belief:
def process(self, input_data):
# 信念处理逻辑
pass
class Ability:
def process(self, input_data):
# 能力处理逻辑
pass
class Environment:
def process(self, input_data):
# 环境处理逻辑
pass新增功能
1. 气机一元论&多元多维矩阵（Qi Mechanism Monism & Multidimensional Matrix）
def qmm_multidimensional_matrix(self, elements):
"""
处理气机一元论&多元多维矩阵的逻辑。
参数:
elements (list): 输入的五行或八卦元素列表。
返回:
dict: 多元多维矩阵的结果。
"""
result = {}
for element in elements:
if element in self.五行符号映射 or element in self.八卦符号映射:
result[element] = self._process_element(element)
return result
def _process_element(self, element):
"""
内部方法，处理单个元素。
参数:
element (str): 单个五行或八卦元素。
返回:
dict: 元素的处理结果。
"""
# 这里可以添加具体的处理逻辑
return {}2. 六十四卦神经网络矩阵（Hexagram Neural Network Matrix）
def hnnm_neural_network_matrix(self, hexagrams):
"""
处理六十四卦神经网络矩阵的逻辑。
参数:
hexagrams (list): 输入的六十四卦列表。
返回:
dict: 神经网络矩阵的结果。
"""
result = {}
for hexagram in hexagrams:
if hexagram in self.六十四卦复合卦映射:
result[hexagram] = self._process_hexagram(hexagram)
return result
def _process_hexagram(self, hexagram):
"""
内部方法，处理单个六十四卦。
参数:
hexagram (str): 单个六十四卦。
返回:
dict: 六十四卦的处理结果。
"""
# 这里可以添加具体的处理逻辑
return {}示例使用
# 创建JXWDYYPFS实例
jxwdyy = JXWDYYPFS()
# 使用五行符号映射
print(jxwdyy.map_wuxing_to_abbreviation('火')) # 输出: F
# 使用八卦符号映射
print(jxwdyy.map_bagua_to_abbreviation('火')) # 输出: 离卦 (Li/☲)
# 使用六十四卦复合卦映射
print(jxwdyy.map_hexagram_to_abbreviation('乾卦')) # 输出: {'符号': '☰', '属性': ['天', '刚健', '创造'], '五行属性': '金'}
# 处理气机一元论&多元多维矩阵
print(jxwdyy.qmm_multidimensional_matrix(['火', '水', '木']))
# 处理六十四卦神经网络矩阵
print(jxwdyy.hnnm_neural_network_matrix(['乾卦', '坤卦']))以下是根据您提供的医案，使用镜心悟道易语“JXWDYY”进行格式化和多元标注化的示例代码： ```python class MedicalCaseInsight: def init(self, case_id, patient_info, symptoms, diagnosis, treatment): self.case_id = case_id self.patient_info = patient_info self.symptoms = symptoms self.diagnosis = diagnosis self.treatment = treatment def format_case(self): formatted_case = { "Patient": self.patient_info, "Symptoms": self.symptoms, "Diagnosis": self.diagnosis, "Treatment": self.treatment } return formatted_case class TCMTerminology: def init(self, term_name, explanation, related_disorders, treatment_suggestions): self.term_name = term_name self.explanation = explanation self.related_disorders = related_disorders self.treatment_suggestions = treatment_suggestions def format_terminology(self): formatted_terminology = { "Term Name": self.term_name, "Explanation": self.explanation, "Related Disorders": self.related_disorders, "Treatment Suggestions": self.treatment_suggestions } return formatted_terminology class FiveElementsLogic: def init(self): self.elements = { "木": {"相生": ["火"], "相克": ["土"]}, "火": {"相生": ["土"], "相克": ["水"]}, "土": {"相生": ["金"], "相克": ["木"]}, "金": {"相生": ["水"], "相克": ["火"]}, "水": {"相生": ["木"], "相克": ["金"]} } def analyze_symptoms_with_elements(self, symptoms): element_analysis = {} for symptom in symptoms: if "发热" in symptom: element_analysis[symptom] = "火" elif "昏迷" in symptom: element_analysis[symptom] = "火" elif "拘急厥冷" in symptom: element_analysis[symptom] = "木" elif "牙关紧闭" in symptom: element_analysis[symptom] = "金" elif "角弓反张" in symptom: element_analysis[symptom] = "木" elif "二便秘涩" in symptom: element_analysis[symptom] = "土" return element_analysis def determine_treatment_strategy(self, element_imbalance): treatment_strategy = {} for symptom, element in element_imbalance.items(): if element == "火": treatment_strategy[symptom] = "清热泻火" elif element == "木": treatment_strategy[symptom] = "平肝熄风" elif element == "土": treatment_strategy[symptom] = "健脾和胃" elif element == "金": treatment_strategy[symptom] = "润肺止咳" elif element == "水": treatment_strategy[symptom] = "滋阴补肾" return treatment_strategy class BaguaCalculation: def init(self): self.bagua_symbols = { "乾": "☰", "坤": "☷", "震": "☳", "巽": "☴", "坎": "☵", "离": "☲", "艮": "☶", "兑": "☱" } def generate_bagua(self): # 生成八卦的逻辑 pass def generate_hexagram(self): # 生成六十四卦的逻辑 pass def get_gua_ci(self, gua_symbol): # 获取卦辞的逻辑 pass def interpret_gua_xiang(self, gua_symbol): # 解释卦象的逻辑 pass class MedicalAbbreviation: def init(self): self.abbreviation_dict = {} def add_abbreviation(self, abbreviation, full_name, explanation): self.abbreviation_dict[abbreviation] = { "Full Name": full_name, "Explanation": explanation } def query_abbreviation(self, abbreviation): return self.abbreviation_dict.get
总结
通过上述设计，我们已经建立了一个较为完整的系统框架，该系统能够处理易经和中医中的各种符号，并利用现代人工智能技术实现复杂数据的处理。具体的功能实现需要进一步填充具体的算法逻辑，并根据实际应用场景进行调整和优化。
这个系统的设计旨在提供一个灵活且可扩展的基础架构，使得开发者可以根据需要添加更多的功能模块，从而构建出一个强大且实用的健康管理平台。
**{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT）##
class JXWDYYPFS:
def __init__(self):
self.五行符号映射 = {
'火': 'F',
'水': 'Wt',
'木': 'W',
'土': 'E',
'金': 'M'
}
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)',
'水': '坎卦 (Kan/☵)',
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)',
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)',
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'
}
自然属性：
乾（☰）：代表天、刚健、创造，对应金属，颜色为大赤色。
坤（☷）：代表地、柔顺、养育，对应土壤，颜色为黄色。
震（☳）：代表雷、动、奋起，对应植物（木），具有生长、蔓延的特性。
巽（☴）：代表风、温柔、顺从，也对应植物（风），象征流动与变化。
坎（☵）：代表水、险、矛盾，对应液态水，具有流动、寒凉、清净的特性。
离（☲）：代表火、光明、热情，对应火焰，具有炎热、明亮、燃烧的特性。
艮（☶）：代表山、静止、困境，也对应土壤（山），具有稳定和承载的特质。
兑（☱）：代表泽、喜悦、和谐，对应湿泽，有润泽万物之象。
人体脏腑器官对应：
乾：对应头、肺、大肠等。
坤：对应脾胃、任脉、腹部等。
震：对应肝脏、双足、神经等。
巽：对应胆腑、肱股、右肩等。
坎：对应肾、膀胱、耳、腰等。
离：对应心脏、心包、血脉、小肠等。
艮：对应脾胃、鼻、手、右下肢等。
兑：对应肺脏、气管、食道、口舌等。
八卦符号英文缩写对应的属性及其五行对应关系如下：
乾（Qián，英文缩写为☰）：代表天，属性为刚健、创造，对应五行为金。
坤（Kūn，英文缩写为☷）：代表地，属性为柔顺、养育，对应五行为土。
震（Zhèn，英文缩写为☳）：代表雷，属性为动、奋发，对应五行为木。
巽（Xùn，英文缩写为☴）：代表风，属性为顺从、温和，同样对应五行为木（有时也象征风本身）。
坎（Kǎn，英文缩写为☵）：代表水，属性为险、流动，对应五行为水。
离（Lí，英文缩写为☲）：代表火，属性为炽烈、光明，对应五行为火。
艮（Gèn，英文缩写为☶）：代表山，属性为止、静止，对应五行为土（象征山的稳定）。
兑（Duì，英文缩写为☱）：代表泽，属性为喜悦、和谐，对应五行为金（象征泽中金属矿物或水的润泽）。
self.六十四卦复合卦映射 = {
# 这里可以添加详细的六十四卦复合卦映射乾卦（☰）：
属性：天、刚健、创造
五行属性：金
坤卦（☷）：
属性：地、柔顺、养育
五行属性：土
屯卦（☱）：
属性：初生、困难、聚集
五行属性：水（由坎卦和震卦组成，坎为水，震为木，但整个卦象通常与水相关）
蒙卦（☰☵）：
属性：启蒙、教育、幼稚
五行属性：土（上乾下坎，乾为金，坎为水，但整个卦象通常与土相关，象征蒙昧未开，需教育启蒙）
}
self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = {
# 这里可以添加详细的日主八字紫微斗数易经平衡算法映射
}
self.西医心理学与中医心理学映射 = {
# 这里可以添加详细的西医心理学与中医心理学映射
}
self.王阳明心学与中医健康管理映射 = {
# 这里可以添加详细的王阳明心学与中医健康管理映射
}
self.ESG管理V1映射 = {
# 这里可以添加详细的ESG管理V1映射
}
- **人性的矛盾&道的悟道映射**
- **王阳明心学“悟道”3.0&中医健康管理ESG管理V.1映射**
- **JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次（一元一维，二元二维，三元二维，四元四维，五元五维，六元六维，七元七维，八元八维，九元九维）映射**
下面是一个简化版的设计草案，展示了如何根据您的需求组织这些组件：
### 核心组件设计
#### 1. LanguageCore 类
```python
class LanguageCore:
def __init__(self, version, config):
self.version = version
self.config = config
self.initialize()
def initialize(self):
# 初始化语言环境及标准库等相关资源
pass2. Parser 类
class Parser:
def __init__(self, source_code):
self.source_code = source_code
self.ast = self.lexical_analysis() and self.syntax_analysis()
def lexical_analysis(self):
# 对源代码进行词法分析，返回词法单元列表
pass
def syntax_analysis(self):
# 根据词法单元构建抽象语法树
pass3. Compiler 类
class Compiler:
def __init__(self, ast):
self.ast = ast
self.compiled_code = self.compile()
def compile(self):
# 将AST编译为可执行代码或字节码
# 可能还包括优化逻辑
pass4. RuntimeEnvironment 类
class RuntimeEnvironment:
def __init__(self, standard_library):
self.memory = {}
self.standard_library = standard_library
self.extended_libraries = []
def load_library(self, library):
# 加载并注册库
pass
def call_function(self, function_name, args):
# 调用函数，处理运行时行为
pass5. Interpreter 类
class Interpreter:
def __init__(self, runtime_env, compiled_code):
self.runtime_env = runtime_env
self.compiled_code = compiled_code
self.run()
def run(self):
# 解释执行编译后的代码
# 捕获和处理异常
pass6. StandardLibrary 类
class StandardLibrary:
def __init__(self):
self.functions = {
# 包含易经和中医领域相关的函数
}7. EditorIntegration 类
class EditorIntegration:
def __init__(self):
# 实现IDE的功能，如语法高亮、自动补全等
pass8. Debugger 类
class Debugger:
def __init__(self):
# 提供调试功能，如断点设置、单步执行等
pass医案处理类
9. MedicalCaseInsight 类
class MedicalCaseInsight:
def __init__(self, case_id, patient_info, symptoms, diagnosis, treatment):
self.case_id = case_id
self.patient_info = patient_info
self.symptoms = symptoms
self.diagnosis = diagnosis
self.treatment = treatment
def add_case(self):
# 添加医案
pass
def query_case(self):
# 查询医案
pass
def update_case(self):
# 更新医案
pass
def delete_case(self):
# 删除医案
pass中医术语处理类
10. TCMTerminology 类
class TCMTerminology:
def __init__(self, term_name, explanation, related_diseases, treatment_suggestions):
self.term_name = term_name
self.explanation = explanation
self.related_diseases = related_diseases
self.treatment_suggestions = treatment_suggestions
def add_term(self):
# 添加术语
pass
def query_term(self):
# 查询术语
pass
def modify_term(self):
# 修改术语
pass
def delete_term(self):
# 删除术语
pass五行逻辑处理类
11. FiveElementsLogic 类
class FiveElementsLogic:
def __init__(self):
# 初始化五行元素及其相生相克关系
pass
def determine_birth_relationship(self):
# 判断相生关系
pass
def determine_overcoming_relationship(self):
# 判断相克关系
pass
def get_birth_elements(self):
# 获取相生元素
pass
def get_overcoming_elements(self):
# 获取相克元素
pass八卦逻辑处理类
12. BaguaCalculation 类
class BaguaCalculation:
def __init__(self):
# 初始化八卦符号、六十四卦组合、卦辞解释等
pass
def generate_bagua(self):
# 生成八卦
pass
def generate_64_hexagrams(self):
# 生成六十四卦
pass
def get_gua_ci(self):
# 获取卦辞
pass
def interpret_gua_xiang(self):
# 解释卦象
pass英文缩写处理类
13. MedicalAbbreviation 类
class MedicalAbbreviation:
def __init__(self, abbreviation, full_name, explanation):
self.abbreviation = abbreviation
self.full_name = full_name
self.explanation = explanation
def add_abbreviation(self):
# 添加缩写
pass
def query_abbreviation(self):
# 查询缩写
pass
def modify_abbreviation(self):
# 修改缩写
pass
def delete_abbreviation(self):
# 删除缩写
pass高层函数设计
def add_medical_case(case_data):
# 添加医案
pass
def query_medical_case(case_id):
# 查询医案
pass
def determine_treatment(symptoms):
# 判断治疗方案
pass
def analyze_symptoms_with_five_elements(symptoms):
# 使用五行分析症状
pass数据集设计
- 医案数据集：包含患者信息、症状、诊断、治疗等字段的医案记录。
- 中医术语数据集：包含中医专业术语及其解释。
- 五行八卦相关数据集：包含五行元素及其关系、八卦及其卦辞等信息。
以上设计草案提供了一个基本框架，您可以根据实际需求进一步细化和完善。
通过上述类的设计，我们可以构建一个完整的系统，该系统不仅能够处理编程语言的解析、编译和执行，还能提供针对易经和中医领域的特定功能，并且具备调试、集成开发环境支持等功能。这样设计的一个系统能够有效地支持“镜心悟道易语‘JXWDYY’”项目的目标，并且具有良好的扩展性和维护性。
class JXWDYYPFS: def init(self): self.五行符号映射 = { '火': 'F', '水': 'Wt', '木': 'W', '土': 'E', '金': 'M' } self.八卦符号映射 = { '火': '离卦 (Li/☲)', '水': '坎卦 (Kan/☵)', '木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)', '土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)', '金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)' } # 自然属性和人体脏腑器官对应的映射 self.自然属性映射 = { '乾（☰）': {'代表': '天、刚健、创造', '对应': '金属', '颜色': '大赤色'}, '坤（☷）': {'代表': '地、柔顺、养育', '对应': '土壤', '颜色': '黄色'}, '震（☳）': {'代表': '雷、动、奋起', '对应': '植物（木）', '特性': '具有生长、蔓延的特性'}, '巽（☴）': {'代表': '风、温柔、顺从', '对应': '植物（风）', '象征': '流动与变化'}, '坎（☵）': {'代表': '水、险、矛盾', '对应': '液态水', '特性': '具有流动、寒凉、清净的特性'}, '离（☲）': {'代表': '火、光明、热情', '对应': '火焰', '特性': '具有炎热、明亮、燃烧的特性'}, '艮（☶）': {'代表': '山、静止、困境', '对应': '土壤（山）', '特质': '具有稳定和承载的特质'}, '兑（☱）': {'代表': '泽、喜悦、和谐', '对应': '湿泽', '象征': '有润泽万物之象'} } self.人体脏腑器官映射 = { '乾': {'对应': '头、肺、大肠等'}, '坤': {'对应': '脾胃、任脉、腹部等'}, '震': {'对应': '肝脏、双足、神经等'}, '巽': {'对应': '胆腑、肱股、右肩等'}, '坎': {'对应': '肾、膀胱、耳、腰等'}, '离': {'对应': '心脏、心包、血脉、小肠等'}, '艮': {'对应': '脾胃、鼻、手、右下肢等'}, '兑': {'对应': '肺脏、气管、食道、口舌等'} } def format_case(self, case): """ 格式化医案 :param case: 医案信息 :return: 格式化后的医案信息 """ formatted_case = { "Patient": { "Name": case['Patient']['Name'], "Gender": case['Patient']['Gender'], "Age": case['Patient']['Age'] }, "Symptoms": [] } for symptom in case['Symptoms']: formatted_symptom = { "Description": symptom["Description"], "五行": self.五行符号映射[symptom["Element"]], "八卦": self.八卦符号映射[symptom["Element"]] } formatted_case["Symptoms"].append(formatted_symptom) return formatted_case # 示例：创建一个JXWDYYPFS实例，并格式化医案 if name == "main": jxw = JXWDYYPFS() case = { "Patient": { "Name": "陶某某", "Gender": "女", "Age": "7岁" }, "Symptoms": [ {"Description": "发热", "Element": "火"}, {"Description": "昏迷不醒", "Element": "火"}, {"Description": "目闭不开", "Element": "木"}, {"Description": "两手拘急厥冷", "Element": "金"}, {"Description": "牙关紧闭", "Element": "金"}, {"Description": "角弓反张", "Element": "木"}, {"Description": "二便秘涩", "Element": "土"} ] } formatted_case = jxw.format_case(case) print(formatted_case)class JXWDYYPFS: def init(self): self.五行符号映射 = { '火': 'F', '水': 'Wt', '木': 'W', '土': 'E', '金': 'M' } self.八卦符号映射 = { '火': '离卦 (Li/☲)', '水': '坎卦 (Kan/☵)', '木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)', '土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)', '金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)' } # 自然属性和人体脏腑器官对应的映射 self.自然属性映射 = { '乾（☰）': {'代表': '天、刚健、创造', '对应': '金属', '颜色': '大赤色'}, '坤（☷）': {'代表': '地、柔顺、养育', '对应': '土壤', '颜色': '黄色'}, '震（☳）': {'代表': '雷、动、奋起', '对应': '植物（木）', '特性': '具有生长、蔓延的特性'}, '巽（☴）': {'代表': '风、温柔、顺从', '对应': '植物（风）', '象征': '流动与变化'}, '坎（☵）': {'代表': '水、险、矛盾', '对应': '液态水', '特性': '具有流动、寒凉、清净的特性'}, '离（☲）': {'代表': '火、光明、热情', '对应': '火焰', '特性': '具有炎热、明亮、燃烧的特性'}, '艮（☶）': {'代表': '山、静止、困境', '对应': '土壤（山）', '特质': '具有稳定和承载的特质'}, '兑（☱）': {'代表': '泽、喜悦、和谐', '对应': '湿泽', '象征': '有润泽万物之象'} } self.人体脏腑器官映射 = { '乾': {'对应': '头、肺、大肠等'}, '坤': {'对应': '脾胃、任脉、腹部等'}, '震': {'对应': '肝脏、双足、神经等'}, '巽': {'对应': '胆腑、肱股、右肩等'}, '坎': {'对应': '肾、膀胱、耳、腰等'}, '离': {'对应': '心脏、心包、血脉、小肠等'}, '艮': {'对应': '脾胃、鼻、手、右下肢等'}, '兑': {'对应': '肺脏、气管、食道、口舌等'} } def format_case(self, case): """ 格式化医案 :param case: 医案信息 :return: 格式化后的医案信息 """ formatted_case = { "Patient": { "Name": case['Patient']['Name'], "Gender": case['Patient']['Gender'], "Age": case['Patient']['Age'] }, "Symptoms": [] } for symptom in case['Symptoms']: formatted_symptom = { "Description": symptom["Description"], "五行": self.五行符号映射[symptom["Element"]], "八卦": self.八卦符号映射[symptom["Element"]] } formatted_case["Symptoms"].append(formatted_symptom) return formatted_case # 示例：创建一个JXWDYYPFS实例，并格式化医案 if name == "main": jxw = JXWDYYPFS() case = { "Patient": { "Name": "陶某某", "Gender": "女", "Age": "7岁" }, "Symptoms": [ {"Description": "发热", "Element": "火"}, {"Description": "昏迷不醒", "Element": "火"}, {"Description": "目闭不开", "Element": "木"}, {"Description": "两手拘急厥冷", "Element": "金"}, {"Description": "牙关紧闭", "Element": "金"}, {"Description": "角弓反张", "Element": "木"}, {"Description": "二便秘涩", "Element": "土"} ] } formatted_case = jxw.format_case(case) print(formatted_case)这段描述展示了如何将一个中医医案进行结构化处理，并结合现代信息技术如数据集、模块和模型来辅助诊断。以下是各个部分的具体说明：
医案镜心悟道易语类 (MedicalCaseInsight)
这是对一个具体医案的详细记录，包括医案ID、患者信息、症状描述、诊断结果以及治疗方案等。这种结构化的记录方式有助于信息的检索和分析。
中医专业术语类 (TCMTerminology)
这部分解释了一些中医的专业术语，如“痉病”、“厥深热深”，并且描述了这些术语与患者病症之间的联系。这对于非专业人士理解医案至关重要。
五行相生相克逻辑类 (FiveElementsLogic)
这里运用了五行理论来分析病症，认为发热和昏迷属于心火亢盛，而拘急、厥冷则与肝木有关。这表明了中医理论中五行对于疾病的理解和治疗方法的选择有着重要影响。
八卦六十四卦演算逻辑类 (BaguaCalculation)
虽然没有给出具体的卦象，但是提到可以根据症状和五行关系来推算卦象，并据此提供治疗建议。这反映了中医理论中的八卦在疾病诊断中的应用。
英文缩写标注类 (MedicalAbbreviation)
这部分提供了术语的英文缩写，便于国际交流和文献查找。
数据集与模块、模型的关联
描述了一个理想化的系统架构，其中包含了不同类型的数据库（如医案数据集和中医术语数据集），以及多个功能模块（如医案处理模块、术语解释模块、五行八卦分析模块）。此外，还提到了用于诊断的模型，以及一些高层函数，如医案查询、诊断辅助和术语查询等功能。
class LanguageCore: def init(self, version, config): self.version = version self.config = config self.initialize() def initialize(self): # 初始化语言环境及标准库等相关资源 pass class Parser: def init(self, source_code): self.source_code = source_code self.ast = self.lexical_analysis() and self.syntax_analysis() def lexical_analysis(self): # 对源代码进行词法分析，返回词法单元列表 pass def syntax_analysis(self): # 根据词法单元构建抽象语法树 pass class Compiler: def init(self, ast): self.ast = ast self.compiled_code = self.compile() def compile(self): # 将AST编译为可执行代码或字节码 # 可能还包括优化逻辑 pass class RuntimeEnvironment: def init(self, standard_library): self.memory = {} self.standard_library = standard_library self.extended_libraries = [] def load_library(self, library): # 加载并注册库 pass def call_function(self, function_name, args): # 调用函数，处理运行时行为 pass class Interpreter: def init(self, runtime_env, compiled_code): self.runtime_env = runtime_env self.compiled_code = compiled_code self.run() def run(self): # 解释执行编译后的代码 # 捕获和处理异常 pass class StandardLibrary: def init(self): self.functions = {} class MedicalCaseInsight: def init(self, case_id, patient_info, symptoms, diagnosis, treatment): self.case_id = case_id self.patient_info = patient_info self.symptoms = symptoms self.diagnosis = diagnosis self.treatment = treatment def add_case(self, case): # 添加医案的逻辑 pass def query_case(self, case_id): # 查询医案的逻辑 pass def update_case(self, case_id, updated_info): # 更新医案的逻辑 pass def delete_case(self, case_id): # 删除医案的逻辑 pass class TCMTerminology: def init(self): self.terminology_dict = {} def add_terminology(self, term_name, explanation, related_disorders, treatment_suggestions): self.terminology_dict[term_name] = { "explanation": explanation, "related_disorders": related_disorders, "treatment_suggestions": treatment_suggestions } def query_terminology(self, term_name): return self.terminology_dict.get(term_name, "Term not found") def modify_terminology(self, term_name, updated_info): if term_name in self.terminology_dict: self.terminology_dict[term_name].update(updated_info) else: print("Term not found") def delete_terminology(self, term_name): if term_name in self.terminology_dict: del self.terminology_dict[term_name] else: print("Term not found") class FiveElementsLogic: def init(self): self.elements = { "木": {"相生": ["水"], "相克": ["土"]}, "火": {"相生": ["木"], "相克": ["金"]}, "土": {"相生": ["火"], "相克": ["水"]}, "金": {"相生": ["土"], "相克": ["木"]}, "水": {"相生": ["金"], "相克": ["火"]} } def judge_production_relation(self, element1, element2): return element2 in self.elements[element1]["相生"] def judge_restraint_relation(self, element1, element2): return element2 in self.elements[element1]["相克"] def get_produced_elements(self, element): return self.elements[element]["相生"] def get_restrained_elements(self, element): return self.elements[element]["相克"] class BaguaCalculation: def init(self): self.bagua_symbols = { "乾": "☰", "坤": "☷", "震": "☳", "巽": "☴", "坎": "☵", "离": "☲", "艮": "☶", "兑": "☱" } def generate_bagua(self): # 生成八卦的逻辑 pass def generate_hexagram(self): # 生成六十四卦的逻辑 pass def get_gua_ci(self, gua_symbol): # 获取卦辞的逻辑 pass def explain_gua_xiang(self, gua_symbol): # 解释卦象的逻辑 pass class MedicalAbbreviation: def init(self): self.abbreviation_dict = {} def add_abbreviation(self, abbreviation, full_name, explanation): self.abbreviation_dict[abbreviation] = { "full_name": full_name, "explanation": explanation } def query_abbreviation(self, abbreviation): return self.abbreviation_dict.get(abbreviation, "Abbreviation not found") def modify_abbreviation(self, abbreviation, updated_info): if abbreviation in self.abbreviation_dict: self.abbreviation_dict[abbreviation].update(updated_info) else: print("Abbreviation not found") def delete_abbreviation(self, abbreviation): if abbreviation in self.abbreviation_dict: del self.abbreviation_dict[abbreviation] else: print("Abbreviation not found") # 李聪甫医案 痉病的格式化和多元标注化 medical_case = MedicalCaseInsight( "MCI-001", { "姓名": "陶某某", "性别": "女", "年龄": "7岁" }, ["发热", "昏迷不醒", "目闭不开", "两手拘急厥冷", "牙关紧闭", "角弓反张", "二便秘涩"], "痉病（厥深热深）", { "首诊方剂": "炒枳实5g，制厚朴5g，锦纹黄(泡)10g，玄明粉(泡)10g", "复诊方剂": "杭白芍10g，炒山栀5g，淡黄芩5g，川黄连3g等" } ) # 中医专业术语的关联 tcm_terminology = TCMTerminology() tcm_terminology.add_terminology( "痉病", "痉病是一种以项背强急、四肢抽搐，甚至口噤、角弓反张为主要临床表现的疾病。", ["发热", "昏迷", "拘急厥冷", "牙关紧闭", "角弓反张", "二便秘涩"], "清热泻火，滋阴润燥。" ) tcm_terminology.add_terminology( "厥深热深", "厥深热深指的是热邪深入厥阴经，引起的症状较为严重。", ["内热极盛", "昏迷", "拘急"], "急下存阴。" ) # 五行相生相克逻辑的应用 five_elements_logic = FiveElementsLogic() # 分析患者症状与五行的关系 for symptom in medical_case.symptoms: if "发热" in symptom: print(f"{symptom}与五行中的火相关。") elif "昏迷" in symptom: print(f"{symptom}可能与五行中的火或水相关。") # 八卦六十四卦演算逻辑的辅助（假设此处不涉及具体逻辑） # 英文缩写标注的应用（假设此处不涉及英文缩写）
这个设计旨在展示如何通过整合传统中医知识与现代信息技术，建立一个能够有效支持中医实践的智能系统。这样的系统不仅能够帮助医生快速准确地进行诊断，还能促进中医药学的发展和传承。
以下是对代码中新增部分的解释和可能的实现方式： - 人性的矛盾&道的悟道映射： - 这个部分可能用于探讨人性中的矛盾，以及这些矛盾在道的悟道过程中的体现。例如，焦虑与放松、抑郁与愉悦、愤怒与平静、悲伤与喜悦之间的对立与转化，以及它们与五行和八卦的对应关系。在道的悟道方面，可以考虑如何通过调整心态和行为来达到内心的平静与和谐，以及如何应对生活中的冲突和混乱。 - 示例代码： python class HumanNatureAndDao: def __init__(self): self.human_nature_mapping = { '焦虑': {'五行': '木', '八卦': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)'}, '放松': {'五行': '水', '八卦': '坎卦 (Kan/☵)'}, '抑郁': {'五行': '水', '八卦': '坎卦 (Kan/☵)'}, '愉悦': {'五行': '火', '八卦': '离卦 (Li/☲)'}, '愤怒': {'五行': '火', '八卦': '离卦 (Li/☲)'}, '平静': {'五行': '土', '八卦': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)'}, '悲伤': {'五行': '金', '八卦': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'}, '喜悦': {'五行': '火', '八卦': '离卦 (Li/☲)'} } self.dao_mapping = { '泰卦': {'状态': '天地交感，万物通达', '象征': '和谐'}, '否卦': {'状态': '事物阻塞不通', '象征': '冲突'} } def analyze_human_nature(self, emotion): """ 分析人性的矛盾，返回对应的五行和八卦信息 :param emotion: 人性的情感，如焦虑、放松等 :return: 对应的五行和八卦信息 """ if emotion in self.human_nature_mapping: return self.human_nature_mapping[emotion] else: return None def understand_dao(self, situation): """ 理解道的悟道，返回对应的状态和象征 :param situation: 如泰卦、否卦等 :return: 对应的状态和象征信息 """ if situation in self.dao_mapping: return self.dao_mapping[situation] else: return None - 王阳明心学“悟道”3.0&中医健康管理ESG管理V.1映射： - 王阳明心学的“悟道”3.0可能涉及到致良知、知行合一和心无旁骛等概念，与中医健康管理和ESG管理相结合，可以探讨如何通过内心的修养和行为的调整来实现身心健康和可持续发展。例如，致良知可以与中医的身心调和相对应，知行合一可以与行动力和执行力相关联，心无旁骛可以与专注和稳定的心态相联系。ESG管理则可以从环境、社会和治理等方面来考虑健康管理的全面性。 - 示例代码： python class WangYangMingXinXueAndESG: def __init__(self): self.wang_yang_ming_mapping = { '致良知': {'与中医健康管理对应': '身心调和', '五行': '火', '八卦': '离卦 (Li/☲)'}, '知行合一': {'与中医健康管理对应': '行动力', '五行': '木', '八卦': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)'}, '心无旁骛': {'与中医健康管理对应': '专注力', '五行': '土', '八卦': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)'} } self.esg_mapping = { '环境（Environment）': {'与中医健康管理对应': '自然环境', '五行': '水', '八卦': '坎卦 (Kan/☵)'}, '社会（Social）': {'与中医健康管理对应': '人际关系', '五行': '金', '八卦': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'}, '治理（Governance）': {'与中医健康管理对应': '生活习惯管理', '五行': '土', '八卦': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)'} } def analyze_wang_yang_ming(self, concept): """ 分析王阳明心学的概念，返回对应的中医健康管理对应、五行和八卦信息 :param concept: 如致良知、知行合一等 :return: 对应的中医健康管理对应、五行和八卦信息 """ if concept in self.wang_yang_ming_mapping: return self.wang_yang_ming_mapping[concept] else: return None def understand_esg(self, aspect): """ 理解ESG管理的方面，返回对应的中医健康管理对应、五行和八卦信息 :param aspect: 如环境、社会等 :return: 对应的中医健康管理对应、五行和八卦信息 """ if aspect in self.esg_mapping: return self.esg_mapping[aspect] else: return None - JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次（一元一维，二元二维，三元二维，四元四维，五元五维，六元六维，七元七维，八元八维，九元九维）映射： - 这个部分可能用于将JXWDNLP的各个要素与多元多维多层次的映射进行关联，以更全面地理解和分析问题。例如，系统可以与五行中的某个元素相对应，身份可以与八卦中的某个卦象相关联，信念、能力和环境也可以分别与不同的五行和八卦元素进行映射。多元多维多层次的映射则可以考虑从不同的维度和层次来分析这些要素之间的关系。 - 示例代码： python class JXWDNLPAndMultidimensionalMapping: def __init__(self): self.jxwdnlp_mapping = { '系统（System）': {'五行': '火', '八卦': '离卦 (Li/☲)'}, '身份（Identity）': {'五行': '金', '八卦': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'}, '信念（Beliefs）': {'五行': '火', '八卦': '离卦 (Li/☲)'}, '能力（Abilities）': {'五行': '木', '八卦': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)'}, '环境（Environment）': {'五行': '土', '八卦': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)'} } self.multidimensional_mapping = { '一元一维': {'描述': '核心要素，单一的健康要素，如心脏健康', '映射': '火 和 离卦 (Li/☲)'}, '二元二维': {'描述': '两个要素，心脏健康与呼吸健康', '映射': '火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'}, '三元二维': {'描述': '三个要素，心脏健康、呼吸健康与消化健康', '映射': '火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)'}, '四元四维': {'描述': '四个要素，心脏健康、呼吸健康、消化健康与神经系统健康', '映射': '火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)'}, '五元五维': {'描述': '五个要素，心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康与免疫系统健康', '映射': '火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵)'}, '六元六维': {'描述': '六个要素，心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康、免疫系统健康与内分泌系统健康', '映射': '火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)'}, '七元七维': {'描述': '七个要素，心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康、免疫系统健康、内分泌系统健康与生殖系统健康', '映射': '火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)'}, '八元八维': {'描述': '八个要素，心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康、免疫系统健康、内分泌系统健康、生殖系统健康与精神健康', '映射': '火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'}, '九元九维': {'描述': '九个要素，心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康、免疫系统健康、内分泌系统健康、生殖系统健康、精神健康与整体幸福感', '映射': '火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 火 和 离卦 (Li/☲)'} } def analyze_jxwdnlp(self, element): """ 分析JXWDNLP的要素，返回对应的五行和八卦信息 :param element: 如系统、身份等 :return: 对应的五行和八卦信息 """ if element in self.jxwdnlp_mapping: return self.jxwdnlp_mapping[element] else: return None def understand_multidimensional(self, dimension): """ 理解多元多维多层次的映射，返回对应的描述和映射信息 :param dimension: 如一元一维、二元二维等 :return: 对应的描述和映射信息 """ if dimension in self.multidimensional_mapping: return self.multidimensional_mapping[dimension] else: return None 以上示例代码仅为演示目的，实际应用中可能需要根据具体需求进行进一步的细化和完善。
def format_case(self, case):
formatted_case = {
"Patient": {
"Name": case['Patient']['Name'],
"Gender": case['Patient']['Gender'],
"Age": case['Patient']['Age']
},
"Symptoms": []
}
for symptom in case['Symthritis']:
formatted_symptom = {
"Description": symptom["Description"],
"五行": self.五行符号映射[symptom["Element"]],
"八卦": self.八卦符号映射[symptom["Element"]],
# 可以根据需要添加更多字段，如诊断、治疗建议等
}
formatted_case["Symptoms"].append(formatted_symptom)
return formatted_case示例：创建一个JXWDYYPFS实例，并格式化一个医案
if name == "main":
jxw = JXWDYYPFS()
case = {
"Patient": {
"Name": "张三",
"Gender": "男",
"Age": 45
},
"Symptoms": [
{"Description": "发热", "Element": "火"},
{"Description": "咳嗽", "Element": "金"}
]
}
formatted_case = jxw.format_case(case)
print(formatted_case)
### 导入映射到系统架构
为了确保所有映射能够顺利导入到系统架构中，可以使用配置文件或数据库表的形式来存储和管理这些映射关系。以下是一个示例，展示如何将这些映射导入到系统架构中：
```python
import json
class MappingImporter:
def __init__(self, mapping_file_path):
self.mappings = self.load_mappings(mapping_file_path)
def load_mappings(self, file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
return json.load(file)
def get_mapping(self, mapping_type):
return self.mappings.get(mapping_type, {})
# 示例：导入映射并使用
if __name__ == "__main__":
importer = MappingImporter('mappings.json')
wuxing_mapping = importer.get_mapping('五行符号映射')
bagua_mapping = importer.get_mapping('八卦符号映射')
liushisi_gua_mapping = importer.get_mapping('六十四卦复合卦映射')
# 其他映射的导入和使用类似
print(wuxing_mapping)
print(bagua_mapping)
print(liushisi_gua_mapping)在这个示例中，mappings.json 文件包含了所有的映射关系，格式如下：
{
"五行符号映射": {
"火": "F",
"水": "Wt",
"木": "W",
"土": "E",
"金": "M"
},
"八卦符号映射": {
"火": "离卦 (Li/☲)",
"水": "坎卦 (Kan/☵)",
"木": "震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)",
"土": "坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)",
"金": "乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)"
},
"六十四卦复合卦映射": {
// 这里可以添加详细的六十四卦复合卦映射
},
"日主八字紫微斗线易经平衡算法映射": {
// 这里可以添加详细的日主八字紫微斗数易经平衡算法映射
},
"西医心理学与中医心理学映射": {
// 这里可以添加详细的西医心理学与中医心理学映射
},
"王阳明心学与中医健康管理映射": {
// 这里可以添加详细的王阳明心学与中医健康管理映射
},
"ESG管理V1映射": {
// 这里可以添加详细的ESG管理V1映射
}
}AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）是一个融合了气机一元论（一元论多元多维矩阵（MDM）、六十四卦神经网络矩阵（HNNM）等先进技术和理念的系统，旨在为中医健康管理提供智能化支持。
该系统的核心组成部分包括JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）、TCM - MCBC - FS（五行符号、八卦符号、六十四卦复合卦符号、英文缩写符号中医健康管理医案格式化标注）、Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）、伪标签（Pseudo - Labeling）和CoT - decoding - Doccano等。
JXWDYYPFS类在系统中起到了关键作用，其伪代码格式化标注版如下：
python
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class JXWDYYPFS:
def init(self):
五行符号映射
self.五行符号映射 = {
'火': 'F',
'水': 'Wt',
'木': 'W',
'土': 'E',
'金': 'M'
}
# 八卦符号映射
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)',
'水': '坎卦 (Kan/☵)',
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)',
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)',
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'
}
# 六十四卦复合卦映射
self.六十四卦复合卦映射 = {
# 这里添加详细的六十四卦复合卦映射
'乾卦（☰）': {
'属性': '天、刚健、创造',
'五行属性': '金'
},
'坤卦（☷）': {
'属性': '地、柔顺、养育',
'五行属性': '土'
},
'屯卦（☱）': {
'属性': '初生、困难、聚集',
'五行属性': '水（由坎卦和震卦组成，坎为水，震为木，但整个卦象通常与水相关）'
},
'蒙卦（☰☵）': {
'属性': '启蒙、教育、幼稚',
'五行属性': '土（上乾下坎，乾为金，坎为水，但整个卦象通常与土相关，象征蒙昧未开，需教育启蒙）'
},
# 其他六十四卦的映射...
}
# 日主八字紫微斗数易经平衡算法映射
self.日主八字紫微斗数易经平衡算法映射 = {
# 这里添加详细的日主八字紫微斗数易经平衡算法映射
}
# 西医心理学与中医心理学映射
self.西医心理学与中医心理学映射 = {
# 这里添加详细的西医心理学与中医心理学映射
}
# 王阳明心学与中医健康管理映射
self.王阳明心学与中医健康管理映射 = {
# 这里添加详细的王阳明心学与中医健康管理映射
}
# ESG管理V1映射
self.ESG管理V1映射 = {
# 这里添加详细的ESG管理V1映射
}
def format_case(self, case):
# 初始化格式化后的医案字典
formatted_case = {
"Patient": {
"Name": "",
"Gender": "",
"Age": ""
},
"Symptoms": []
}
# 填充患者信息
formatted_case["Patient"]["Name"] = case['Patient']['Name']
formatted_case["Patient"]["Gender"] = case['Patient']['Gender']
formatted_case["Patient"]["Age"] = case['Patient']['Age']
# 遍历每个症状，并添加到formatted_case中
for symptom in case['Symptoms']:
# 创建格式化后的症状字典
formatted_symptom = {
"Description": "",
"五行": "",
"八卦": ""
# 可以根据需要添加更多字段，如诊断、治疗建议等
}
# 填充症状信息
formatted通过这种方式，可以确保镜心悟道AI易经智能“大脑”系统能够全面、准确地理解和处理中医健康管理领域的复杂信息，为用户提供更加个性化和科学的健康管理方案。
**{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT）####{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）：
系统概述：
系统名称：镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）。
系统定位：旨在通过融合多种先进技术和理念，为中医健康管理提供智能化支持。
中台支持：镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）提供基础支持。
核心技术与理念：
气机一元论（Qi Mechanism Monism, QMM）：强调事物的本质统一性，为系统提供哲学基础。
多元多维矩阵（Multidimensional Matrix, MDM）：通过多维矩阵运算优化数据处理和分析。
六十四卦神经网络矩阵（Hexagram Neural Network Matrix, HNNM）：利用易经六十四卦符号进行深度学习，提升预测和决策能力。
数据处理与分析流程：
数据收集与格式化：使用JXWDYYPFS类将医案信息格式化为结构化数据。
自动数据标注：Autonomous Data Labeling Agent Adala类对格式化后的数据进行自动标注。
文本分析与易经符号融合：CoT-decoding-Doccano结合TCM-MCBC-FS符号标注系统进行文本分析，生成含易经符号的分析结果。
病情预测与报告生成：利用HNNM构建神经网络矩阵进行病情预测，并通过ReportGenerator类生成详细报告。
符号标注映射：
五行符号映射：火（F）、水（Wt）、木（W）、土（E）、金（M）。
八卦符号映射：火（离卦Li/☲）、水（坎卦Kan/☵）、木（震卦Zhen/☳或巽卦Xun/☴）、土（坤卦Kun/☷或艮卦Gen/☶）、金（乾卦Qian/☰或兑卦 Dui/☱）。
六十四卦复合卦映射：包含乾、坤、屯等六十四卦的组成及其象征意义。
日主八字紫微斗数易经平衡算法映射：结合日主、八字、紫微斗数评估个人健康状况和潜在疾病风险。
中医健康管理与心理学映射：
皮纹鉴定符号标注映射：将皮纹符号与五行八卦符号结合，形成综合标注系统。
西医心理学与中医心理学映射：包括焦虑、抑郁、愤怒等情绪与五行八卦的对应关系。
人性的矛盾与道的悟道映射：分析人性的矛盾（如焦虑与放松）及道的悟道（如泰卦与和谐）。
王阳明心学与中医健康管理：
王阳明心学“悟道”3.0映射：致良知、知行合一、心无旁骛与五行八卦的对应关系。
ESG管理V.1映射：环境（水/坎卦）、社会（金/乾卦或兑卦）、治理（土/坤卦或艮卦）与中医健康管理的结合。
多元多维多层次映射：
系统（System）：将患者身体系统映射到五行八卦。
身份（Identity）、信念（Beliefs）、能力（Abilities）、环境（Environment）等多维度映射，实现个性化健康管理。
一元至九元映射：将患者健康状况分解为不同层次进行评估和管理。您的设计思路非常详尽且富有创意，将中医理论与现代科技相结合，为中医健康管理领域带来了全新的视角。以下是对您设计的进一步补充和整合，以确保所有映射都能顺利导入到系统架构中：
系统架构补充
数据处理与分析流程增强
数据预处理：在数据收集与格式化之前，增加数据清洗和去噪步骤，确保输入数据的准确性和一致性。
符号标注扩展：
TCM-MCBC-FS Autonomous Data Labeling Agent Adala：除了自动标注外，增加人工审核和修正功能，以提高标注的准确率。
伪标签（Pseudo-Labeling）：利用模型预测结果作为伪标签，辅助数据标注，提高标注效率。
CoT-decoding-Doccano与易经符号融合深化：
引入自然语言处理（NLP）技术，对文本进行深度理解，结合易经符号进行更精准的情感和病状分析。
扩展TCM-MCBC-FS符号标注系统，包含更多中医专业术语和符号，以支持复杂的中医健康案例。
符号标注映射扩展
六十四卦复合卦映射细化：
为每个六十四卦复合卦建立详细的映射关系，包括其象征意义、对应病症、治疗方法等。
日主八字紫微斗数易经平衡算法映射深入：
结合个人命理特点，制定个性化的健康管理方案，包括饮食调理、运动建议、心理调适等。
西医心理学与中医心理学映射扩展：
引入更多西医心理学概念，如认知行为疗法（CBT）、正念疗法等，与中医心理学相互补充。
王阳明心学与中医健康管理深度融合：
将王阳明心学的核心理念（如致良知、知行合一）融入中医健康管理中，形成独特的健康管理哲学。
ESG管理V.1映射细化：
在环境、社会、治理三个维度下，制定具体的健康管理策略和措施，实现全面健康管理。
系统实现与优化
系统模块划分：
将系统划分为数据采集模块、数据处理模块、符号标注模块、病情预测模块、报告生成模块等，实现模块间的高效协作。
性能优化：
对六十四卦神经网络矩阵（HNNM）进行性能优化，提高预测速度和准确率。
引入分布式计算和并行处理技术，提升整体系统的处理能力和响应速度。
用户交互设计：
设计简洁明了的用户界面（UI）和用户体验（UX），方便用户输入信息和查看报告。
提供多语言支持，以满足不同用户的需求。
安全与隐私保护：
加强对用户数据的保护，确保数据在传输和存储过程中的安全性和隐私性。
导入映射到系统架构
将上述所有映射（包括五行符号、八卦符号、六十四卦复合卦、日主八字紫微斗数、西医心理学与中医心理学映射、王阳明心学与中医健康管理映射、ESG管理映射等）通过配置文件或数据库表的形式导入到系统架构中。在系统启动时，自动加载这些映射关系，并在后续的数据处理和分析过程中使用。
通过这种方式，可以确保镜心悟道AI易经智能“大脑”系统能够全面、准确地理解和处理中医健康管理领域的复杂信息，为用户提供更加个性化和科学的健康管理方案。
定义JXWDYYPFS类
class JXWDYYPFS:
初始化方法，加载必要的映射
def __init__(self):
self.五行符号映射 = {
'火': 'F',
'水': 'Wt',
'木': 'W',
'土': 'E',
'金': 'M'
}
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)',
'水': '坎卦 (Kan/☵)',
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)',
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)',
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)'
}
# 定义format_case方法，用于格式化医案
def format_case(self, case):
# 假设输入的case是一个包含患者信息和症状的字典
formatted_case = {
"Patient": {
"Name": case['Patient']['Name'],
"Gender": case['Patient']['Gender'],
"Age": case['Patient']['Age']
},
"Symptoms": []
}
# 遍历每个症状，并添加到formatted_case中
for symptom in case['Symptoms']:
formatted_symptom = {
"Description": symptom["Description"],
"五行": self.五行符号映射[symptom["Element"]],
"八卦": self.八卦符号映射[symptom["Element"]],
# 可以根据需要添加更多字段，如诊断、治疗建议等
}
formatted_case["Symptoms"].append(formatted_symptom)
return formatted_case示例：创建一个JXWDYYPFS实例，并格式化一个医案
if name == "main":
jxw = JXWDYYPFS()
case = {
"Patient": {
"Name": "张三",
"Gender": "男",
"Age": 45
},
"Symptoms": [
{"Description": "发热", "Element": "火"},
{"Description": "咳嗽", "Element": "金"}
]
}
formatted_case = jxw.format_case(case)
print(formatted_case)
总结：# 定义JXWDYYPFS类
class JXWDYYPFS:
初始化方法，加载必要的映射
def __init__(self):
# 五行符号映射
self.五行符号映射 = {
'火': 'F', # Fire element mapped to 'F'
'水': 'Wt', # Water element mapped to 'Wt'
'木': 'W', # Wood element mapped to 'W'
'土': 'E', # Earth element mapped to 'E'
'金': 'M' # Metal element mapped to 'M'
}
# 八卦符号映射
self.八卦符号映射 = {
'火': '离卦 (Li/☲)', # Fire element mapped to 'Li' hexagram
'水': '坎卦 (Kan/☵)', # Water element mapped to 'Kan' hexagram
'木': '震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)', # Wood element mapped to 'Zhen' or 'Xun' hexagram
'土': '坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)', # Earth element mapped to 'Kun' or 'Gen' hexagram
'金': '乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)' # Metal element mapped to 'Qian' or 'Dui' hexagram
}
# 定义format_case方法，用于格式化医案
def format_case(self, case):
# 初始化格式化后的医案字典
formatted_case = {
"Patient": {
"Name": "", # Patient's name placeholder
"Gender": "", # Patient's gender placeholder
"Age": "" # Patient's age placeholder
},
"Symptoms": [] # List to store formatted symptoms
}
# 填充患者信息
formatted_case["Patient"]["Name"] = case['Patient']['Name']
formatted_case["Patient"]["Gender"] = case['Patient']['Gender']
formatted_case["Patient"]["Age"] = case['Patient']['Age']
# 遍历每个症状，并添加到formatted_case中
for symptom in case['Symptoms']:
# 创建格式化后的症状字典
formatted_symptom = {
"Description": "", # Symptom description placeholder
"五行": "", # Element (Wu Xing) placeholder
"八卦": "" # Hexagram (Ba Gua) placeholder
# 可以根据需要添加更多字段，如诊断、治疗建议等
}
# 填充症状信息
formatted_symptom["Description"] = symptom["Description"]
formatted_symptom["五行"] = self.五行符号映射[symptom["Element"]]
formatted_symptom["八卦"] = self.八卦符号映射[symptom["Element"]]
# 将格式化后的症状添加到症状列表中
formatted_case["Symptoms"].append(formatted_symptom)
# 返回格式化后的医案
return formatted_case示例：创建一个JXWDYYPFS实例，并格式化一个医案（此部分不在类定义中，为使用示例）
if name == "main":
jxw = JXWDYYPFS()
case = {
"Patient": {
"Name": "张三",
"Gender": "男",
"Age": 45
},
"Symptoms": [
{"Description": "发热", "Element": "火"},
{"Description": "咳嗽", "Element": "金"}
]
}
formatted_case = jxw.format_case(case)
print(formatted_case)
系统架构补充与优化
数据处理与分析流程增强
-
数据预处理：
- 数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据。
- 数据去噪：消除噪声数据，确保数据的纯净性。
- 数据标准化：将不同来源的数据统一格式，便于后续处理。
-
数据收集与格式化：
- 使用
JXWDYYPFS类将医案信息格式化为结构化数据。 - 增加数据验证步骤，确保输入数据的准确性和一致性。
- 使用
-
自动数据标注：
Autonomous Data Labeling Agent Adala类对格式化后的数据进行自动标注。- 增加人工审核和修正功能，以提高标注的准确率。
-
文本分析与易经符号融合：
CoT-decoding-Doccano结合TCM-MCBC-FS符号标注系统进行文本分析，生成含易经符号的分析结果。- 引入自然语言处理（NLP）技术，对文本进行深度理解，结合易经符号进行更精准的情感和病状分析。
-
病情预测与报告生成：
- 利用
HNNM构建神经网络矩阵进行病情预测。 - 通过
ReportGenerator类生成详细报告，包含诊断建议、治疗方案等。
- 利用
符号标注映射扩展
-
五行符号映射：
- 火（F）、水（Wt）、木（W）、土（E）、金（M）。
-
八卦符号映射：
- 火（离卦Li/☲）、水（坎卦Kan/☵）、木（震卦Zhen/☳或巽卦Xun/☴）、土（坤卦Kun/☷或艮卦Gen/☶）、金（乾卦Qian/☰或兑卦Dui/☱）。
-
六十四卦复合卦映射：
- 为每个六十四卦复合卦建立详细的映射关系，包括其象征意义、对应病症、治疗方法等。
-
日主八字紫微斗数易经平衡算法映射：
- 结合个人命理特点，制定个性化的健康管理方案，包括饮食调理、运动建议、心理调适等。
-
西医心理学与中医心理学映射：
- 引入更多西医心理学概念，如认知行为疗法（CBT）、正念疗法等，与中医心理学相互补充。
-
王阳明心学与中医健康管理深度融合：
- 将王阳明心学的核心理念（如致良知、知行合一）融入中医健康管理中，形成独特的健康管理哲学。
-
ESG管理V.1映射：
- 在环境、社会、治理三个维度下，制定具体的健康管理策略和措施，实现全面健康管理。
系统实现与优化
-
系统模块划分：
- 将系统划分为数据采集模块、数据处理模块、符号标注模块、病情预测模块、报告生成模块等，实现模块间的高效协作。
-
性能优化：
- 对
HNNM进行性能优化，提高预测速度和准确率。 - 引入分布式计算和并行处理技术，提升整体系统的处理能力和响应速度。
- 对
-
用户交互设计：
- 设计简洁明了的用户界面（UI）和用户体验（UX），方便用户输入信息和查看报告。
- 提供多语言支持，以满足不同用户的需求。
-
安全与隐私保护：
- 加强对用户数据的保护，确保数据在传输和存储过程中的安全性和隐私性。
导入映射到系统架构
AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）是一个融合了多种先进技术和理念的系统，旨在为中医健康管理提供智能化支持。
系统概述：
- 名称：镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）。
- 定位：通过融合多种技术和理念，为中医健康管理提供智能化支持。
- 中台支持：镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform - JXWDAIYijingBrainBase）提供基础支持。
核心技术与理念：
- 气机一元论（QMM）：强调事物的本质统一性，为系统提供哲学基础。
- 多元多维矩阵（MDM）：通过多维矩阵运算优化数据处理和分析。
- 六十四卦神经网络矩阵（HNNM）：利用易经六十四卦符号进行深度学习，提升预测和决策能力。
数据处理与分析流程：
- 数据预处理：包括数据清洗、去噪和标准化，去除重复、错误或不完整的数据，消除噪声数据，确保数据的纯净性，并将不同来源的数据统一格式，便于后续处理。
- 数据收集与格式化：使用JXWDYYPFS类将医案信息格式化为结构化数据，同时增加数据验证步骤，确保输入数据的准确性和一致性。
- 自动数据标注：Autonomous Data Labeling Agent Adala类对格式化后的数据进行自动标注，并增加人工审核和修正功能，以提高标注的准确率。
- 文本分析与易经符号融合：CoT - decoding - Doccano结合TCM - MCBC - FS符号标注系统进行文本分析，引入自然语言处理（NLP）技术，对文本进行深度理解，结合易经符号进行更精准的情感和病状分析。
- 病情预测与报告生成：利用HNNM构建神经网络矩阵进行病情预测，通过ReportGenerator类生成详细报告，包含诊断建议、治疗方案等。
符号标注映射：
- 五行符号映射：火（F）、水（Wt）、木（W）、土（E）、金（M）。
- 八卦符号映射：火（离卦Li/☲）、水（坎卦Kan/☵）、木（震卦Zhen/☳或巽卦Xun/☴）、土（坤卦Kun/☷或艮卦Gen/☶）、金（乾卦Qian/☰或兑卦Dui/☱）。
- 六十四卦复合卦映射：为每个六十四卦复合卦建立详细的映射关系，包括其象征意义、对应病症、治疗方法等。
- 日主八字紫微斗数易经平衡算法映射：结合个人命理特点，制定个性化的健康管理方案，包括饮食调理、运动建议、心理调适等。
- 西医心理学与中医心理学映射：引入更多西医心理学概念，如认知行为疗法（CBT）、正念疗法等，与中医心理学相互补充。
- 王阳明心学与中医健康管理深度融合：将王阳明心学的核心理念（如致良知、知行合一）融入中医健康管理中，形成独特的健康管理哲学。
- ESG管理V.1映射：在环境、社会、治理三个维度下，制定具体的健康管理策略和措施，实现全面健康管理。
多元多维多层次映射：
- 系统（System）：将患者身体系统映射到五行八卦。
- 身份（Identity）、信念（Beliefs）、能力（Abilities）、环境（Environment）等多维度映射：实现个性化健康管理，根据不同维度的信息为用户提供定制化的健康建议。
- 一元至九元映射：将患者健康状况分解为不同层次进行评估和管理，从多个角度全面了解患者的健康状况。
系统实现与优化：
- 系统模块划分：将系统划分为数据采集模块、数据处理模块、符号标注模块、病情预测模块、报告生成模块等，实现模块间的高效协作。
- 性能优化：对HNNM进行性能优化，提高预测速度和准确率；引入分布式计算和并行处理技术，提升整体系统的处理能力和响应速度。
- 用户交互设计：设计简洁明了的用户界面（UI）和用户体验（UX），方便用户输入信息和查看报告；提供多语言支持，以满足不同用户的需求。
- 安全与隐私保护：加强对用户数据的保护，确保数据在传输和存储过程中的安全性和隐私性。
导入映射到JXWDYYPFS伪代码系统架构：### 扩展和优化系统架构
1. 数据收集与预处理
- 数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据。
- 数据去噪：消除噪声数据，确保数据的纯净性。
- 数据标准化：将不同来源的数据统一格式，便于后续处理。
2. 自动数据标注
- 规则基础标注：基于预定义的规则对症状进行标注。
- 机器学习标注：使用机器学习模型对症状进行更准确的标注。
3. 文本分析与易经符号融合
- 自然语言处理（NLP）：引入NLP技术对医案文本进行深度理解。
- 易经符号学：结合易经符号学对症状和诊断进行更精准的分析。
4. 病情预测与报告生成
- 六十四卦神经网络矩阵（HNNM）：利用易经六十四卦符号进行深度学习，提升预测和决策能力。
- 个性化健康管理方案：根据预测结果和患者的具体情况，制定个性化的健康管理方案。
5. 系统模块划分
- 数据采集模块：负责收集患者的基本信息和症状数据。
- 数据处理模块：对收集到的数据进行清洗、标准化和格式化。
- 符号标注模块：自动或半自动地对症状进行标注。
- 病情预测模块：利用HNNM模型进行病情预测。
- 报告生成模块：根据预测结果生成详细的健康分析报告。
6. 性能优化
- 模型优化：对HNNM模型进行性能优化，提高预测速度和准确率。
- 并行处理：引入分布式计算和并行处理技术，提升系统的处理能力和响应速度。
7. 用户交互设计
- 用户界面（UI）：设计简洁明了的用户界面，方便用户输入信息和查看报告。
- 多语言支持：提供多语言支持，以满足不同用户的需求。
8. 安全与隐私保护
- 数据加密：加强对用户数据的保护，确保数据在传输和存储过程中的安全性和隐私性。
示例代码扩展
以下是扩展后的示例代码，展示了如何对系统进行进一步的优化和功能增强：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
class JXWDYYPFS:
def format_data(self, raw_data):
"""将原始数据转换为结构化数据格式。"""
structured_data = self._preprocess(raw_data)
return structured推进数据
def _preprocess(self, data):
"""预处理数据，如清洗、标准化等。"""
processed_data = {
'timestamp': data.get('timestamp', ''),
'patient_info': {
'name': data.get('name', ''),
'gender': data.get('gender', ''),
'age': data.get('age', ''),
'medical_history': data.get('medical_history', ''),
'allergies': data.get('allergies', '')
},
'chief_complaints_and_symptoms': {
'chief_complaint': data.get('chief_complaint', ''),
'symptoms': data.get('symptoms', []),
'tongue': data.get('tongue', ''),
'face_color': data.get('face_color', ''),
'pulse_waveform': data.get('pulse_wavelink', [])
},
'physical_examination': {
'pulse': data.get('pulse', ''),
'abdominal_examination': data.get('abdominal_examination', '')
},
'diagnosis_basis': {
'diagnosis_method': data.get('diagnosis_method', ''),
'diagnosis_conclusion': data.get('diagnosis_conclusion', ''),
'references': data.get('references', '')
},
'treatment_principle': {
'treatment_method': data.get('treatment_method', ''),
@initial_prescription': data.get('initial_prescription', []),
'follow_up_prescription': data.get('follow_up_prescription', [])
},
'treatment_outcome': {
'initial_treatment_outcome': data.get('initial_treatment_outcome', ''),
'follow_up_treatment_outstate': data.get('follow_up_treatment_outcome', '')
},
'conclusion': data.get('conclusion', '')
}
return processed_data
class AutonomousDataLabelingAgent:
def label_data(self, structured_data):
"""使用自动化方法为数据添加标签。"""
labeled_data = self._label(structured_data)
return labeled_data
def _label(self, data):
"""基于规则或机器学习模型为数据点添加标签。"""
labels = {
'pulse_label': self._pulse_label(data['pulse']),
'symptoms_label': self._symptoms_label(data['chief_complaints_and_symptoms']['symptoms']),
'tongue_label': self._tongue_label(data['chief_complaints_and_symtheses']['tongue']),
'face_color_label': self._face_color_label(data['chief_complaints_and_symptoms']['face_color']),
'pulse_waveform_label': self._pulse_waveform_label(data['chief_complaints_and_symptoms']['pulse_waveform'])
}
return labels
def _pulse_label(self, pulse):
if pulse > 80:
return 'rapid'
else:
return 'normal'
def _symptoms_label(self, symptoms):
if '发热' in symptoms:
return 'fever'
elif '头痛' in symptoms:
return 'headache'
else:
return 'other'
def _tongue_label(self, tongue):
if '舌红' in tongue:
return 'red_tongue'
elif '舌淡' in tongue:
return 'pale_tongue'
else:
return 'other_tongue'
def _face_color_label(self, face_color):
if '面色红' in face防控:
return 'red_face'
elif '面色白' in face_color:
return 'white_face'
else:
return 'other_face'
def _pulse_waveform_label(self, pulse_waveform):
if np.mean(pulse_waveform) > 0.5:
return 'high_waveform'
else:
return 'low_waveform'
class CoTDecodingDoccano:
def analyze_and_fuse(self, labeled_data):
"""分析和融合标记后的数据，可能涉及易经符号学。"""
fused_results = self._analyze(labeled_data)
return fused_results
def _analyze(self, data):
"""分析数据并提取特征。"""
symptoms_text = ' '.join(data['chief_complaints_and_symptoms']['symptoms'])
diagnosis_text = data['diagnosis_basis']['diagnosis_conclusion']
fused_results = {
'symptoms_analysis': self._analyze_symptoms(symptoms_text),
'diagnosis_analysis': self._analyze_diagnosis(diagnosis_text),
'yin_yang_balance': self._analyze_yin_yang_balance(data)
}
return fused_results
def _analyze_symptoms(self, symptoms_text):
if '发热' in symptoms_text:
return 'heat_symptom'
else:
return 'other_symptom'
def _analyze_diagnosis(self, diagnosis_text):
if '热盛' in diagnosis_text:
return 'heat_diagnosis'
else:
return 'other_diagnosis'
def _analyze_yin_yang_balance(self, data):
if data['pulse_label'] == 'rapid' and data['face_color_label'] == 'red_face':
return 'yang_excess'
else:
return 'yin_yang_balance'
class HNNMBuilder:
def __init__(self):
self.num_classes = 3
self.input_shape = (10,)
def _build(self, data):
"""构建六十四卦神经网络模型。"""
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=self.input_state),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(self.num_classes, activation='softmax')
])
return model
def _train(self, model, training_data):
"""使用训练数据训练模型。"""
X_train = np.array([data['pulse_label'] for data in training_data])
y_train = np.array([data['diagnosis_label'] for data in trainingación_data])
label_encoder = LabelEncoder()
y_train_encoded = label_encoder.fit_transform(y_train)
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train_encoded, epochs=10, batch_size=32)
def predict_condition(self, model, test_data):
"""使用构建并训练好的模型进行预测。"""
X_test = np.array([data['pulse_label'] @ for data in test_data])
predictions = model.predict(X旭_test)
predicted_labels = label_encoder.inverse_transform(np.argmax(predictions, axis=1))
return predicted_labels
class ReportGenerator:
def generate_report(self, predictions, fused_results):
"""根据预测结果和融合分析结果生成详细的健康分析报告。"""
report = {
'PatientInfo': {
'Name': fused_results['patient_info']['name'],
'Gender': fused_results['patient_info']['gender'],
'Age': fused_results['patient_info']['age']
},
'Symptoms': fused_results['symptoms_analysis'],
'Diagnosis': fused_results['diagnosis_analysis'],
'TreatmentSuggestion': self._generate_treatment_suggestion(predictions, fused_results),
'YinYangBalance': fused_results['yin_yang_balance']
}
return report
def _generate_treatment_suggestion(self, predictions, fused_results):
if predictions == 'heat_diagnosis' and fused_results['yin_yang_balance'] == 'yang_excess':
return '建议清热泻火，滋阴润燥。'
else:
return '建议根据具体情况进行调理。'
# 主程序入口
if __name__ == "__main__":
formatter = JXWDYYPFS()
labeler = AutonomousDataLabelingAgent()
analyzer = CoTDecodingDoccano()
builder = HNNMBuilder()
reporter = ReportGenerator()
raw_patient_data = {
'timestamp': '2024-09-12 12:00:00',
'name': '陶某某',
'gender': '女',
'age': '7岁',
'medical_history': '',
'allergies': '',
'chief_complaint': '发热数日，忽然昏迷不醒',
'symptoms': ['发热', '昏迷', '目闭不开', '两手拘急厥冷', '牙关紧闭', '角弓反张', '二便秘涩', '腹痛'],
'tongue': '口噤，舌不易察',
'face_color': '面色晦滞',
'pulse_waveform': [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],
'abdominal_examination': '手压其腹则反张更甚',
'diagnosis_method': '《金匮》',
'diagnosis_conclusion': '热盛于中',
'references': '《金匮要略》',
'treatment_method': '急下存阴',
'initial_prescription': ['炒枳实5g', '制厚朴5g', '锦纹黄(泡)10g', '玄明粉(泡)10g'],
'follow_up_prescription': ['杭白芍10g', '炒山栀5g', '淡黄芩5|g', '川黄连3g', '炒枳实5g', '牡丹皮5g', '天花粉7g', '锦纹黄(泡)7g', '飞滑石10g', '粉甘草3g'],
'initial_treatment_outcome': '服用后约1小时，扰动不安，呻吟一声，泻下黏溏夹血的粪便极多，痉止厥回，热退神清',
'follow_up_treatment_outcome': '渴止，小便畅利而痊愈',
'conclusion': '通过急下存阴的方法，成功救治了因热盛引起的痉病患者。治疗过程中，根据病情变化及时调整用药，最终使患者康复。'
}
structured_data = formatter.format_data(raw_patient_data)
labeled_data = labeler.label_data(structured_data)
fused_results = analyzer.analyze_and_fuse(labeled_data)
model = builder._build(fused_results)
builder._train(model, [labeled_data])
predictions = builder.predict_condition(model, [labeled_data])
report = reporter.generate_report(predictions, fused_results)
print(report)总结
通过上述扩展和优化，镜心悟道AI易经智能“大脑”系统不仅能够更好地处理和分析中医健康管理数据，还能提供更个性化、科学的治疗建议和健康管理方案。系统的模块化设计和性能优化确保了其高效性和可扩展性，使其能够适应不同的应用场景和需求。
class HNNMBuilder: def init(self): # 初始化模型构建所需的参数和组件 self.model = None def _build_model(self, input_shape): # 定义六十四卦神经网络结构 # 伪代码，具体实现需根据所选框架（如TensorFlow, PyTorch）进行 inputs = Input(shape=input_shape) # 添加网络层... x = ... # 网络层操作 # 添加输出层 outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(x) # 创建模型 self.model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 self.model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) def train_model(self, training_data, validation_data, epochs, batch_size): # 训练模型 # 伪代码，具体实现依赖于数据格式和模型定义 self.model.fit(training_data['features'], training_data['labels'], epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(validation_data['features'], validation_data['labels'])) def predict(self, test_data): # 使用训练好的模型进行预测 # 伪代码 predictions = self.model.predict(test_data['features']) return predictions
class JXWDYYPFS: def format_data(self, raw_data): """将原始数据转换为结构化数据格式。""" structured_data = self._preprocess(raw_data) return structured_data def _preprocess(self, data): """预处理数据，如清洗、标准化等。""" # 示例：转换为统一格式 return {'timestamp': data['timestamp'], 'pulse': data['pulse']} class AutonomousDataLabelingAgent: def label_data(self, structured_data): """使用自动化方法为数据添加标签。""" labeled_data = self._label(structured_data) return labeled_data def _label(self, data): """基于规则或机器学习模型为数据点添加标签。""" # 示例：简单的规则匹配 labels = {'pulse': self._pulse_label(data['pulse'])} return labels def _pulse_label(self, pulse): if pulse > 80: return 'rapid' else: return 'normal' class CoTDecodingDoccano: def analyze_and_fuse(self, labeled_data): """分析和融合标记后的数据，可能涉及易经符号学。""" fused_results = self._analyze(labeled_data) return fused_results def _analyze(self, data): """分析数据并提取特征。""" # 示例：简单地将标签与原始数据组合 return {'timestamp': data['timestamp'], 'pulse_label': data['pulse_label']} class HNNMBuilder: def build_model(self, fused_results): """根据融合结果构建六十四卦神经网络矩阵模型。""" model = self._build(fused_results) return model def predict_condition(self, model, fused_results): """使用构建好的模型来预测健康状况。""" predictions = self._predict(model, fused_results) return predictions def _build(self, data): """构造模型的具体实现。""" # 示例：返回一个空模型 return {} def _predict(self, model, data): """模型预测的具体实现。""" # 示例：简单预测 return {'health_status': 'good'} class ReportGenerator: def generate_report(self, predictions): """根据预测结果生成详细的健康分析报告。""" report = self._generate(predictions) return report def _generate(self, predictions): """生成报告的具体实现。""" # 示例：创建一个简单的报告文本 return f'Report: Health status is {predictions["health_status"]}.'class JXWDYYPFS: def format_data(self, raw_data): """将原始数据转换为结构化数据格式。""" structured_data = self._preprocess(raw_data) return structured_data def _preprocess(self, data): """预处理数据，如清洗、标准化等。""" return {'timestamp': data['timestamp'], 'pulse': data['pulse']} class AutonomousDataLabelingAgent: def label_data(self, structured_data): """使用自动化方法为数据添加标签。""" labeled_data = self._label(structured_data) return labeled_data def _label(self, data): """基于规则或机器学习模型为数据点添加标签。""" labels = {'pulse_label': self._pulse_label(data['pulse'])} return labels def _pulse_label(self, pulse): if pulse > 80: return 'rapid' else: return 'normal' class CoTDecodingDoccano: def analyze_and_fuse(self, labeled_data): """分析和融合标记后的数据，可能涉及易经符号学。""" fused_results = self._analyze(labeled_data) return fused_results def _analyze(self, data): """分析数据并提取特征。""" return {'timestamp': data['timestamp'], 'pulse_label': data['pulse_label']} class HNNMBuilder: def build_model(self, fused_results): """根据融合结果构建六十四卦神经网络矩阵模型。""" model = self._build(fused_results) return model def predict_condition(self, model, fused_results): """使用构建好的模型来预测健康状况。""" predictions = self._predict(model, fused_results) return predictions def _build(self, data): """构造模型的具体实现。""" return {} def _predict(self, model, data): """模型预测的具体实现。""" return {'health_status': 'good'} class ReportGenerator: def generate_report(self, predictions): """根据预测结果生成详细的健康分析报告。""" report = self._generate(predictions) return report def _generate(self, predictions): """生成报告的具体实现。""" return f'Report: Health status is {predictions["health_status"]}.' # 主程序入口 if name == "main": # 实例化各组件 formatter = JXWDYYPFS() labeler = AutonomousDataLabelingAgent() analyzer = CoTDecodingDoccano() builder = HNNMBuilder() reporter = ReportGenerator() # 示例原始数据 raw_patient_data = { 'timestamp': '2024-09-12 12:00:00', 'pulse': 75 } # 处理患者数据 structured_data = formatter.format_data(raw_patient_data) labeled_data = labeler.label_data(structured_data) fused_results = analyzer.analyze_and_fuse(labeled_data) model = builder.build_model(fused_results) predictions = builder.predict_condition(model, fused_results) report = reporter.generate_report(predictions) print(report)class JXWDYYPFS: def format_data(self, raw_data): """将原始数据转换为结构化数据格式。""" structured_data = self._preprocess(raw_data) return structured_data def _preprocess(self, data): """预处理数据，如清洗、标准化等。""" processed_data = { 'timestamp': data.get('timestamp', ''), 'pulse': data.get('pulse', ''), 'symptoms': data.get('symptoms', ''), 'lifestyle': data.get('lifestyle', ''), 'treatment': data.get('treatment', '') } return processed_data class AutonomousDataLabelingAgent: def label_data(self, structured_data): """使用自动化方法为数据添加标签。""" labeled_data = self._label(structured_data) return labeled_data def _label(self, data): """基于规则或机器学习模型为数据点添加标签。""" labels = { 'pulse_label': self._pulse_label(data['pulse']), 'symptoms_label': self._symptoms_label(data['symptoms']), 'lifestyle_label': self._lifestyle_label(data['lifestyle']), 'treatment_label': self._treatment_label(data['treatment']) } return labels def _pulse_label(self, pulse): if pulse > 80: return 'rapid' else: return 'normal' def _symptoms_label(self, symptoms): # 假设这是一个简单的症状标签函数 if '发热' in symptoms: return 'fever' elif '头痛' in symptoms: return 'headache' else: return 'other' def _lifestyle_label(self, lifestyle): # 假设这是一个简单的生活方式标签函数 if '久坐' in lifestyle: return 'sedentary' else: return 'active' def _treatment_label(self, treatment): # 假设这是一个简单的治疗标签函数 if '大承气汤' in treatment: return 'major_purgative' else: return 'other' class CoTDecodingDoccano: def analyze_and_fuse(self, labeled_data): """分析和融合标记后的数据，可能涉及易经符号学。""" fused_results = self._analyze(labeled_data) return fused_results def _analyze(self, data): """分析数据并提取特征。""" return { 'timestamp': data['timestamp'], 'pulse_label': data['pulse_label'], 'symptoms_label': data['symptoms_label'], 'lifestyle_label': data['lifestyle_label'], 'treatment_label': data['treatment_label'] } class HNNMBuilder: def build_model(self, fused_results): """根据融合结果构建六十四卦神经网络矩阵模型。""" model = self._build(fused_results) return model def predict_condition(self, model, fused_results): """使用构建好的模型来预测健康状况。""" predictions = self._predict(model, fused_results) return predictions def _build(self, data): """构造模型的具体实现。""" # 示例：返回一个空模型 return {} def _predict(self, model, data): """模型预测的具体实现。""" # 示例：简单预测 return {'health_status': 'good'} class ReportGenerator: def generate_report(self, predictions): """根据预测结果生成详细的健康分析报告。""" report = self._generate(predictions) return report def _generate(self, predictions): """生成报告的具体实现。""" # 示例：创建一个简单的报告文本 return f'Report: Health status is {predictions["health_status"]}.' # 主程序入口 if name == "main": # 实例化各组件 formatter = JXWDYYPFS() labeler = AutonomousDataLabelingAgent() analyzer = CoTDecodingDoccano() builder = HNNMBuilder() reporter = ReportGenerator() # 示例原始数据 raw_patient_data = { 'timestamp': '2024-09-12 12:00:00', 'pulse': 75, 'symptoms': '发热, 头痛, 肢冷, 昏迷', 'lifestyle': '久坐, 高压力', 'treatment': '大承气汤' } # 处理患者数据 structured_data = formatter.format_data(raw_patient_data) labeled_data = labeler.label_data(structured_data) fused_results = analyzer.analyze_and_fuse(labeled_data) model = builder.build_model(fused_results) predictions = builder.predict_condition(model, fused_results) report = reporter.generate_report(predictions) print(report)class JXWDYYPFS: def format_data(self, raw_data): """将原始数据转换为结构化数据格式。""" structured_data = self._preprocess(raw_data) return structured_data def _preprocess(self, data): """预处理数据，如清洗、标准化等。""" processed_data = { 'timestamp': data.get('timestamp', ''), 'patient_info': { 'name': data.get('name', ''), 'gender': data.get('gender', ''), 'age': data.get('age', ''), 'medical_history': data.get('medical_history', ''), 'allergies': data.get('allergies', ''), }, 'chief_complaints_and_symptoms': { 'chief_complaint': data.get('chief_complaint', ''), 'symptoms': data.get('symptoms', []), }, 'physical_examination': { 'pulse': data.get('pulse', ''), 'tongue': data.get('tongue', ''), 'face_color': data.get('face_color', ''), 'abdominal_examination': data.get('abdominal_examination', ''), }, 'diagnosis_basis': { 'diagnosis_method': data.get('diagnosis_method', ''), 'diagnosis_conclusion': data.get('diagnosis_conclusion', ''), 'references': data.get('references', ''), }, 'treatment_principle': { 'treatment_method': data.get('treatment_method', ''), 'initial_prescription': data.get('initial_prescription', []), 'follow_up_prescription': data.get('follow_up_prescription', []), }, 'treatment_outcome': { 'initial_treatment_outcome': data.get('initial_treatment_outcome', ''), 'follow_up_treatment_outcome': data.get('follow_up_treatment_outcome', ''), }, 'conclusion': data.get('conclusion', '') } return processed_data class AutonomousDataLabelingAgent: # 该类需要相应地更新，以适应新的数据结构... class CoTDecodingDoccano: # 该类也需要更新，以适应新的数据结构... class HNNMBuilder: # 该类同样需要更新，以适应新的数据结构... class ReportGenerator: # 该类需要更新，以适应新的数据结构，生成更详细的报告... # 主程序入口 if name == "main": # 实例化各组件 formatter = JXWDYYPFS() labeler = AutonomousDataLabelingAgent() analyzer = CoTDecodingDoccano() builder = HNNMBuilder() reporter = ReportGenerator() # 示例原始数据 raw_patient_data = { 'timestamp': '2024-09-12 12:00:00', 'name': '陶某某', 'gender': '女', 'age': '7岁', 'medical_history': '', 'allergies': '', 'chief_complaint': '发热数日，忽然昏迷不醒', 'symptoms': ['发热', '昏迷', '目闭不开', '两手拘急厥冷', '牙关紧闭', '角弓反张', '二便秘涩', '腹痛'], 'pulse': '伏脉', 'tongue': '口噤，舌不易察', 'face_color': '面色晦滞', 'abdominal_examination': '手压其腹则反张更甚', 'diagnosis_method': '《金匮》', 'diagnosis_conclusion': '热盛于中', 'references': '《金匮要略》', 'treatment_method': '急下存阴', 'initial_prescription': ['炒枳实5g', '制厚朴5g', '锦纹黄(泡)10g', '玄明粉(泡)10g'], 'follow_up_prescription': ['杭白芍10g', '炒山栀5g', '淡黄芩5g', '川黄连3g', '炒枳实5g', '牡丹皮5g', '天花粉7g', '锦纹黄(泡)7g', '飞滑石10g', '粉甘草3g'], 'initial_treatment_outcome': '服用后约1小时，扰动不安，呻吟一声，泻下黏溏夹血的粪便极多，痉止厥回，热退神清', 'follow_up_treatment_outcome': '渴止，小便畅利而痊愈', 'conclusion': '通过急下存阴的方法，成功救治了因热盛引起的痉病患者。治疗过程中，根据病情变化及时调整用药，最终使患者康复。' } # 处理患者数据 structured_data = formatter.format_data(raw_patient_data) labeled_data = labeler.label_data(structured_data) fused_results = analyzer.analyze_and_fuse(labeled_data) model = builder.build_model(fused_results) predictions = builder.predict_condition(model, fused_results) report = reporter.generate_report(predictions) print(report)import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 扩展数据收集和处理能力 class JXWDYYPFS: def format_data(self, raw_data): """将原始数据转换为结构化数据格式。""" structured_data = self._preprocess(raw_data) return structured_data def _preprocess(self, data): """预处理数据，如清洗、标准化等。""" processed_data = { 'timestamp': data.get('timestamp', ''), 'patient_info': { 'name': data.get('name', ''), 'gender': data.get('gender', ''), 'age': data.get('age', ''), 'medical_history': data.get('medical_history', ''), 'allergies': data.get('allergies', '') }, 'chief_complaints_and_symptoms': { 'chief_complaint': data.get('chief_complaint', ''), 'symptoms': data.get('symptoms', []), 'tongue': data.get('tongue', ''), 'face_color': data.get('face_color', ''), 'pulse_waveform': data.get('pulse_waveform', []) # 新增脉象波形数据 }, 'physical_examination': { 'pulse': data.get('pulse', ''), 'abdominal_examination': data.get('abdominal_examination', '') }, 'diagnosis_basis': { 'diagnosis_method': data.get('diagnosis_method', ''), 'diagnosis_conclusion': data.get('diagnosis_conclusion', ''), 'references': data.get('references', '') }, 'treatment_principle': { 'treatment_method': data.get('treatment_method', ''), 'initial_prescription': data.get('initial_prescription', []), 'follow_up_prescription': data.get('follow_up_prescription', []) }, 'treatment_outcome': { 'initial_treatment_outcome': data.get('initial_treatment_outcome', ''), 'follow_up_treatment_outcome': data.get('follow_up_treatment_outcome', '') }, 'conclusion': data.get('conclusion', '') } return processed_data # 增强自动数据标注功能 class AutonomousDataLabelingAgent: def label_data(self, structured_data): """使用自动化方法为数据添加标签。""" labeled_data = self._label(structured_data) return labeled_data def _label(self, data): """基于规则或机器学习模型为数据点添加标签。""" labels = { 'pulse_label': self._pulse_label(data['pulse']), 'symptoms_label': self._symptoms_label(data['chief_complaints_and_symptoms']['symptoms']), 'tongue_label': self._tongue_label(data['chief_complaints_and_symptoms']['tongue']), 'face_color_label': self._face_color_label(data['chief_complaints_and_symptoms']['face_color']), 'pulse_waveform_label': self._pulse_waveform_label(data['chief_complaints_and_symptoms']['pulse_waveform']) } return labels def _pulse_label(self, pulse): if pulse > 80: return 'rapid' else: return 'normal' def _symptoms_label(self, symptoms): # 假设这是一个简单的症状标签函数 if '发热' in symptoms: return 'fever' elif '头痛' in symptoms: return 'headache' else: return 'other' def _tongue_label(self, tongue): # 假设这是一个简单的舌象标签函数 if '舌红' in tongue: return'red_tongue' elif '舌淡' in tongue: return 'pale_tongue' else: return 'other_tongue' def _face_color_label(self, face_color): # 假设这是一个简单的面色标签函数 if '面色红' in face_color: return'red_face' elif '面色白' in face_color: return 'white_face' else: return 'other_face' def _pulse_waveform_label(self, pulse_waveform): # 假设这是一个简单的脉象波形标签函数 if np.mean(pulse_waveform) > 0.5: return 'high_waveform' else: return 'low_waveform' # 深化数据分析与融合 class CoTDecodingDoccano: def analyze_and_fuse(self, labeled_data): """分析和融合标记后的数据，可能涉及易经符号学。""" fused_results = self._analyze(labeled_data) return fused_results def _analyze(self, data): """分析数据并提取特征。""" # 引入自然语言处理技术来解析和提取医案中的关键信息 # 这里只是一个简单的示例，实际应用中需要使用更复杂的NLP技术 symptoms_text =' '.join(data['chief_complaints_and_symptoms']['symptoms']) diagnosis_text = data['diagnosis_basis']['diagnosis_conclusion'] # 假设这里有一些逻辑来分析症状和诊断文本，并与易经符号学结合 fused_results = { 'symptoms_analysis': self._analyze_symptoms(symptoms_text), 'diagnosis_analysis': self._analyze_diagnosis(diagnosis_text), 'yin_yang_balance': self._analyze_yin_yang_balance(data) } return fused_results def _analyze_symptoms(self, symptoms_text): # 分析症状文本的示例逻辑 if '发热' in symptoms_text: return 'heat_symptom' else: return 'other_symptom' def _analyze_diagnosis(self, diagnosis_text): # 分析诊断文本的示例逻辑 if '热盛' in diagnosis_text: return 'heat_diagnosis' else: return 'other_diagnosis' def _analyze_yin_yang_balance(self, data): # 分析阴阳平衡的示例逻辑 if data['pulse_label'] == 'rapid' and data['face_color_label'] =='red_face': return 'yang_excess' else: return 'yin_yang_balance' # 完善六十四卦神经网络矩阵（HNNM）的构建和预测 class HNNMBuilder: def init(self): # 初始化模型构建所需的参数和组件 self.num_classes = 3 # 假设有3个类别 self.input_shape = (10,) # 假设输入特征维度为10 def _build(self, data): """构建六十四卦神经网络模型。""" model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=self.input_shape), Dense(32, activation='relu'), Dense(self.num_classes, activation='softmax') ]) return model def _train(self, model, training_data): """使用训练数据训练模型。""" # 数据加载和预处理 X_train = np.array([data['pulse_label'] for data in training_data]) y_train = np.array([data['diagnosis_label'] for data in training_data]) # 标签编码 label_encoder = LabelEncoder() y_train_encoded = label_encoder.fit_transform(y_train) # 模型训练 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train_encoded, epochs=10, batch_size=32) def predict_condition(self, model, test_data): """使用构建并训练好的模型进行预测。""" # 数据预处理 X_test = np.array([data['pulse_label'] for data in test_data]) # 预测 predictions = model.predict(X_test) # 解码预测结果 predicted_labels = label_encoder.inverse_transform(np.argmax(predictions, axis=1)) return predicted_labels # 丰富报告生成内容 class ReportGenerator: def generate_report(self, predictions, fused_results): """根据预测结果和融合分析结果生成详细的健康分析报告。""" report = { 'PatientInfo': { 'Name': fused_results['patient_info']['name'], 'Gender': fused_results['patient_info']['gender'], 'Age': fused_results['patient_info']['age'] }, 'Symptoms': fused_results['symptoms_analysis'], 'Diagnosis': fused_results['diagnosis_analysis'], 'TreatmentSuggestion': self._generate_treatment_suggestion(predictions, fused_results), 'YinYangBalance': fused_results['yin_yang_balance'] } return report def _generate_treatment_suggestion(self, predictions, fused_results): """根据预测结果和融合分析结果生成治疗建议。""" if predictions =='heat_diagnosis' and fused_results['yin_yang_balance'] == 'yang_excess': return '建议清热泻火，滋阴润燥。' else: return '建议根据具体情况进行调理。' # 主程序入口 if name == "main": # 实例化各组件 formatter = JXWDYYPFS() labeler = AutonomousDataLabelingAgent() analyzer = CoTDecodingDoccano() builder = HNNMBuilder() reporter = ReportGenerator() # 示例原始数据 raw_patient_data = { 'timestamp': '2024-09-12 12:00:00', 'name': '陶某某', 'gender': '女', 'age': '7岁', 'medical_history': '', 'allergies': '', 'chief_complaint': '发热数日，忽然昏迷不醒', 'symptoms': ['发热', '昏迷', '目闭不开', '两手拘急厥冷', '牙关紧闭', '角弓反张', '二便秘涩', '腹痛'], 'tongue': '口噤，舌不易察', 'face_color': '面色晦滞', 'pulse_waveform': [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6], # 新增脉象波形数据 'abdominal_examination': '手压其腹则反张更甚', 'diagnosis_method': '《金匮》', 'diagnosis_conclusion': '热盛于中', 'references': '《金匮要略》', 'treatment_method': '急下存阴', 'initial_prescription': ['炒枳实5g', '制厚朴5g', '锦纹黄(泡)10g', '玄明粉(泡)10g'], 'follow_up_prescription': ['杭白芍10g', '炒山栀5g', '淡黄芩5g', '川黄连3g', '炒枳实5g', '牡丹皮5g', '天花粉7g', '锦纹黄(泡)7g', '飞滑石10g', '粉甘草3g'], 'initial_treatment_outcome': '服用后约1小时，扰动不安，呻吟一声，泻下黏溏夹血的粪便极多，痉止厥回，热退神清', 'follow_up_treatment_outcome': '渴止，小便畅利而痊愈', 'conclusion': '通过急下存阴的方法，成功救治了因热盛引起的痉病患者。治疗过程中，根据病情变化及时调整用药，最终使患者康复。' } # 处理患者数据 structured_data = formatter.format_data(raw_patient_data) labeled_data = labeler.label_data(structured_data) fused_results = analyzer.analyze_and_fuse(labeled_data) model = builder._build(fused_results) builder._train(model, [labeled_data]) # 使用示例数据进行训练 predictions = builder.predict_condition(model, [labeled_data]) report = reporter.generate_report(predictions, fused_results) # 输出报告 print(report)
镜心悟道AI易经智能“大脑”系统的一部分基础架构，包括数据格式化、自动数据标注、数据分析和报告生成等功能。然而，为了更贴近实际应用，特别是针对中医健康管理的需求，我们可以对系统进行一些扩展和优化。
以下是一些建议，以帮助系统更好地支持中医健康管理和诊断：
1.扩展数据收集和处理能力：
1.除了基本的时间戳和脉搏数据外，系统还应能够收集和处理更多类型的中医相关数据，如舌象、面色、脉象波形等。
2.实现更复杂的数据预处理逻辑，以提取更多有用的特征，如脉象的频域特征、时域特征等。
2.增强自动数据标注功能：
1.引入更复杂的机器学习模型来自动标注数据，而不仅仅是基于简单的规则。
2.利用无监督学习或半监督学习方法来生成伪标签，以辅助有监督学习的训练过程。
3.深化数据分析与融合：
1.在CoTDecodingDoccano类中，实现更复杂的文本分析和数据融合逻辑，特别是与易经符号学的结合。
2.考虑引入自然语言处理技术来解析和提取医案中的关键信息，如症状、诊断、治疗建议等。
4.完善六十四卦神经网络矩阵（HNNM）的构建和预测：
1.在HNNMBuilder类中，实现具体的六十四卦神经网络模型构建逻辑，包括定义网络结构、初始化参数、选择优化算法等。
2.使用真实的中医健康数据进行模型训练和验证，以确保模型的准确性和泛化能力。
5.丰富报告生成内容：
1.在ReportGenerator类中，增加报告内容的丰富性和个性化，如根据患者的具体症状和预测结果提供针对性的健康建议和治疗方案。
2.考虑引入可视化技术，以图形或图表的形式展示关键指标和预测结果。
6.集成外部数据源和API：
1.为了提高系统的准确性和实用性，可以考虑集成外部数据源（如气象数据、环境污染指数等）和API（如电子病历系统、可穿戴设备数据接口等）。
7.加强系统安全性和隐私保护：
1.确保系统在处理敏感医疗数据时符合相关法律法规的要求。
2.实现数据加密、访问控制和定期审计等安全措施，以保障数据的安全性和隐私性。
以下是一个简化的示例，展示了如何在HNNMBuilder类中实现模型构建和预测的基本框架（注意：这只是一个伪代码示例，并非实际的模型实现）：
python复制代码
class HNNMBuilder:
def init(self):
初始化模型构建所需的参数和组件
pass
def _build(self, data):
# 构建六十四卦神经网络模型
# 这里应该包含定义网络层、激活函数、损失函数、优化器等
# 伪代码示例：
model = define_hnnm_architecture() # 假设这个函数定义了网络结构
return model
def _train(self, model, training_data):
# 使用训练数据训练模型
# 这里应该包含数据加载、模型训练循环、验证等
# 伪代码示例：
model.fit(training_data['features'], training_data['labels'])
def predict_condition(self, model, test_data):
# 使用构建并训练好的模型进行预测
# 伪代码示例：
predictions = model.predict(test_data)
return predictions
# 可以在这里添加一个方法来同时构建和训练模型（可选）请注意，上述代码中的define_hnnm_architecture和model.fit等函数都是伪代码，您需要根据实际使用的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来实现具体的模型定义和训练逻辑。
最后，为了确保系统的整体性能和稳定性，建议进行充分的测试，包括单元测试、集成测试和性能测试等。同时，根据用户的反馈和需求进行迭代和优化，以不断提升系统的用户体验和实用价值。
{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT）##
镜心悟道AI易经智能“大脑”SCS（IAMS）MPIDS概述
镜心脉象智辨系统MPIDS全息中医生态链：系统架构包括IAMS（Integrated Acupuncture and Meridian System）全息中医生态链智能体套娃系统以及MPIDS（Multi-Parameter Integrated Diagnosis System）模型，这些组件共同工作，实现对用户的综合诊断和治疗建议。
镜心脉象智辨系统（MPIDS）是镜心悟道AI易经智能“大脑”生态系统中的一个重要组成部分，它专注于中医脉象的智能辨识与健康管理。该系统整合了全息中医理论与现代AI技术，旨在为用户提供精准、个性化的中医健康服务。
封装入系统
将以上内容封装入{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT）**请继续封装入系统的概念是将所有上述讨论的元素整合进一个智能平台，以便实现从数据收集到最终报告生成的自动化流程。以下是将这些元素封装入系统的基本步骤概述：在自动化标签过程中，可以采用以下几种机器学习方法： 强化学习：这种方法通过与环境的交互来优化决策过程，从而实现数据标签的自动化生成。 监督学习：利用已标注的数据进行训练，然后使用这些模型对未标注的数据进行预测和标签化。 无监督学习：不依赖于预先标注的数据，而是通过发现数据中的模式和结构来进行标签化。 此外，还有一些特定的技术被用于不同的场景： 事实类标签：直接来源于原始数据字段，需要结合业务知识进行处理和标准化 。 规则类标签：依赖于业务规则与数据验证，更多地依赖人工推理与判断 。 预测类标签：通过机器学习模型与算法进行训练和评估，实现自动化生成 。 在自然语言处理中，序列标签化方法也广泛应用，包括基于HMM（隐马尔可夫模型）、最大熵（Logistic Regression）和序列条件随机场（CRF）等技术 。
封装入系统的设计与实现
1. 数据收集与格式化（JXWDYYPFS）
- 设计：开发一个数据输入模块，允许用户或系统自动输入原始医案数据。
- 实现：创建一个类
JXWDYYPFS，该类负责接收原始数据并将之转换成结构化的数据格式，便于后续处理。
2. 自动数据标注（Autonomous Data Labeling Agent Adala）
- 设计：创建一个自动数据标注代理，用于根据五行、八卦等符号对数据进行标注。
- 实现：编写
AutonomousDataLabelingAgent类，该类可以自动识别医案中的症状、诊断和药物，并根据预定义的规则为其添加标签。
3. 文本分析与易经符号融合（CoT-decoding-Doccano + TCM-MCBC-FS）
- 设计：开发一个文本分析引擎，能够读取并理解已标注的数据，并将其与易经符号相结合。
- 实现：实现
CoTDecodingDoccano类，该类能够解析标注后的数据，并与TCM-MCBC-FS标注系统相结合，生成含有易经符号的分析结果。
4. 构建六十四卦神经网络矩阵（HNNM）并预测病情
- 设计：设计一个神经网络模型，用于预测病情发展。
- 实现：开发
HNNMBuilder类，该类能够构建一个六十四卦神经网络矩阵，并训练该模型以预测病情的发展趋势。
5. 结果分析与报告生成
- 设计：设计一个报告生成器，将所有分析结果汇总成一份详细的报告。
- 实现：创建
ReportGenerator类，该类负责生成详细的医案分析报告，并提供给医生作为决策支持工具。
6. 系统集成与测试
- 设计：将所有模块集成到一个统一的平台中，并确保各模块之间能够无缝协作。
- 实现：开发一个综合管理系统，该系统能够协调上述所有组件的工作流程，并进行充分的测试以确保系统稳定性和准确性。
封装后的系统概览
-
镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）
- 负责整体逻辑和智能决策支持。
-
镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）
- 提供中间层服务，支持各个模块间的通信和数据交换。
-
气机一元论 & 多元多维矩阵（Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)）
- 提供理论基础和支持，确保系统能够在多维度上进行分析。
-
六十四卦神经网络矩阵（Hexagram Neural Network Matrix "HNNM"）
- 应用神经网络技术，根据易经理论进行病情预测。
-
TCM-MCBC-FS（五行符号、八卦符号、六十四卦复合卦符号、英文缩写符号 中医健康管理 医案格式化标注）
- 用于医案的格式化标注，便于系统理解和处理。
-
Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）
- 实现数据的自动标注功能，提高数据处理效率。
-
伪标签（Pseudo-Labeling）
- 在数据不足的情况下，使用伪标签来增强模型的训练效果。
-
CoT-decoding-Doccano（文本分析与易经符号融合）
- 将文本分析与易经符号结合，生成带有易经符号的分析结果。
-
符号标注映射矩阵（SUPPORT）
- 定义符号标注映射规则，确保系统能够正确理解和处理各种符号。
好的，让我们将上述内容封装到您所描述的系统中，并进一步探讨其组成部分及其运作方式。
- 定义符号标注映射规则，确保系统能够正确理解和处理各种符号。
封装入系统
系统概述
镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）
- 一个基于易经智慧的人工智能核心，用于处理和分析健康数据。
镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）
- 提供了一个集成的平台，使得不同的模块和服务可以协同工作，共同完成复杂的任务。
气机一元论 & 多元多维矩阵 (QMM & MDM)
- 气机一元论：认为健康状态是由“气”的流动决定的，任何健康问题都可以追溯到“气”的失调。
- 多元多维矩阵：通过数学模型来量化和分析“气”的流动，以及它们如何影响健康。
JXWDYYPFS 与 SA-FULL 架构
- JXWDYYPFS：医案信息的伪代码格式化系统，确保医案信息能够被结构化地处理。
- SA-FULL（智能全息系统架构）：高级系统架构，支持智能化的全息数据分析和处理。
六十四卦神经网络矩阵 (HNNM)
- 利用六十四卦的原理构建的神经网络模型，用于模拟和预测病情发展。
TCM-MCBC-FS 与 Autala + Pseudo-Labeling + CoT-decoding-Doccano
- TCM-MCBC-FS：用于医案格式化标注的系统，将中医理论与符号学结合。
- Autala：自主数据标注代理，负责医案数据的自动标注。
- Pseudo-Labeling：半监督学习方法，通过少量标注数据生成更多伪标签数据。
- CoT-decoding-Doccano：文本分析工具，结合TCM-MCBC-FS生成包含易经符号的分析结果。
符号标注映射矩阵（SUPPORT）
- 定义了从五行、八卦到具体症状、诊断和治疗方法的映射规则。
系统操作流程
-
数据收集与格式化（JXWDYYPFS）
- 使用 JXWDYYPFS 类将医案信息格式化为结构化的数据格式，以便后续处理。
-
自动数据标注（Autala）
- 利用 Autala 对格式化后的医案进行自动数据标注，包括症状、诊断和药物的五行、八卦等标签。
-
文本分析与易经符号融合（CoT-decoding-Doccano + TCM-MCBC-FS）
- 使用 CoTDecodingDoccano 类结合 TCM-MCBC-FS 符号标注系统对标注后的医案进行文本分析，生成包含易经符号的分析结果。
-
构建六十四卦神经网络矩阵（HNNM）并预测病情
- 利用 HNNMBuilder 类构建六十四卦神经网络矩阵，并使用该模型对病情进行预测。
-
结果分析与报告生成
- 综合上述步骤的结果，使用 ReportGenerator 类生成详细的医案分析报告，为医生提供决策支持。
应用实例
符号标注映射示例
-
五行符号映射
- 火：F
- 水：Wt
- 木：W
- 土：E
- 金：M
-
八卦符号映射
- 火：离卦 (Li/☲)
- 水：坎卦 (Kan/☵)
- 木：震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)
- 土：坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)
- 金：乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)
王阳明心学“悟道”3.0 与 中医健康管理ESG管理V.1 映射
-
王阳明心学“悟道”3.0
- 致良知与身心调和：离卦 (Li/☲)，象征心火的平和。
- 知行合一与行动力：震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)，象征行动力和执行力。
- 心无旁骛与专注力：坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，象征稳重和平静的心态。
-
ESG管理V.1
- 环境（Environmental）：坎卦 (Kan/☵)，象征清洁的水源和良好的环境。
- 社会（Social）：乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)，象征人与人之间的和谐与互助。
- 治理（Governance）：坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，象征有序和稳定的管理。
结论
通过将这些元素封装到一个综合系统中，我们创建了一个旨在通过易经哲学和现代技术手段来全面管理健康的平台。这个系统不仅考虑到了个体的生理和心理状态，还关注到了环境和社会因素的影响，力求通过整体的方法来提高个体的健康水平。然而，为了确保系统的有效性和实用性，仍需进行大量的研究和实际应用测试。
通过上述封装，整个系统能够高效地处理医案数据，从数据收集到最终的病情预测和报告生成，提供了一套完整的解决方案。然而，需要注意的是，实际实施这样一个系统需要跨学科的专业知识，并且必须遵循相关的法律法规，确保数据安全和隐私保护。为了将上述内容封装入{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT），我们需要定义各个模块如何协作，以及如何将它们整合在一起以实现自动化处理流程。
封装方案概述
-
数据收集与格式化（JXWDYYPFS）
- 使用 JXWDYYPFS 模块将医案信息转换为结构化的数据格式，便于后续处理。
-
自动数据标注（Autonomous Data Labeling Agent Adala）
- 利用 Adala 模块对医案进行自动数据标注，包括但不限于症状、诊断、药物以及对应的五行、八卦符号。
-
文本分析与易经符号融合（CoT-decoding-Doccano + TCM-MCBC-FS）
- 通过 CoT-decoding-Doccano 模块结合 TCM-MCBC-FS 进行文本分析，并将分析结果与易经符号相结合，生成包含易经符号的分析报告。
-
构建六十四卦神经网络矩阵（HNNM）并预测病情
- 利用 HNNMBuilder 模块构建六十四卦神经网络矩阵，并利用该模型对患者的病情进行预测。
-
结果分析与报告生成（ReportGenerator）
- 综合上述所有步骤的结果，使用 ReportGenerator 模块生成详细的医案分析报告，为医生提供决策支持。
封装后的系统架构图
+-----------------------+
| JXWDAIYijingBrainBase |
| (AI 中脑) |
+-----------------------+
| /
v /
+------------------+ +------------------+
| JXWDYYPFS | | Adala |
| (数据格式化) | | (数据标注) |
+------------------+ +------------------+
|| ||
|| ||
vv vv
+------------------+ +------------------+
| CoT-decoding- | | TCM-MCBC-FS |
| Doccano | | (符号标注) |
+------------------+ +------------------+
|| ||
|| ||
vv vv
+------------------+ +------------------+
| HNNMBuilder | | ReportGenerator |
| (HNNM 构建) | | (报告生成) |
+------------------+ +------------------+
|| ||
vv vv
+------------------+
| 输出医案报告 |
| (Final Report) |
+------------------+系统运行流程
-
数据输入
- 用户或系统输入原始医案信息至 JXWDAIYijingBrainBase。
-
数据预处理
- JXWDYYPFS 将原始数据格式化成结构化数据。
-
数据标注
- Adala 对结构化数据进行自动标注，包括症状、诊断等。
-
文本分析与符号融合
- CoT-decoding-Doccano 与 TCM-MCBC-FS 结合，对标注的数据进行文本分析，并将其与易经符号融合。
-
病情预测
- HNNMBuilder 根据融合后的数据构建六十四卦神经网络矩阵，并基于此预测病情。
-
报告生成
- ReportGenerator 根据预测结果和其他分析结果生成最终的医案报告。
为了将上述内容封装入{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT），我们需要构建一个集成系统，该系统能够实现从数据收集到最终报告生成的全流程自动化处理。以下是一个可能的系统架构概述：
- ReportGenerator 根据预测结果和其他分析结果生成最终的医案报告。
系统架构概述
1. 数据收集与格式化模块（JXWDYYPFS）
- 功能：收集医案信息，并使用
JXWDYYPFS类将其格式化为结构化的数据格式。 - 输入：原始医案文本。
- 输出：结构化的医案数据。
2. 自动数据标注模块（Autonomous Data Labeling Agent Adala）
- 功能：对结构化的医案数据进行自动数据标注，包括症状、诊断和药物的五行、八卦等标签。
- 输入：结构化的医案数据。
- 输出：带有五行和八卦符号标签的数据集。
3. 文本分析与易经符号融合模块（CoT-decoding-Doccano + TCM-MCBC-FS）
- 功能：对标注后的医案数据进行文本分析，并融合易经符号，生成包含易经符号的分析结果。
- 输入：带有标签的数据集。
- 输出：包含易经符号的分析结果。
4. 六十四卦神经网络矩阵构建与预测模块（HNNMBuilder）
- 功能：构建六十四卦神经网络矩阵，并使用该模型对病情进行预测。
- 输入：包含易经符号的分析结果。
- 输出：病情预测结果。
5. 结果分析与报告生成模块（ReportGenerator）
- 功能：综合上述步骤的结果，生成详细的医案分析报告，为医生提供决策支持。
- 输入：病情预测结果和其他分析结果。
- 输出：详细的医案分析报告。
封装后的系统运行流程
1. 初始化
启动镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）。
2. 数据收集与格式化
- 使用
JXWDYYPFS类将医案信息格式化为结构化的数据格式。 - 输入原始医案文本，输出结构化的医案数据。
3. 自动数据标注
- 利用
AutonomousDataLabelingAgent类对格式化后的医案进行自动数据标注，包括症状、诊断和药物的五行、八卦等标签。 - 输入结构化的医案数据，输出带有五行和八卦符号标签的数据集。
4. 文本分析与易经符号融合
- 使用
CoTDecodingDoccano类结合TCM-MCBC-FS符号标注系统对标注后的医案进行文本分析，生成包含易经符号的分析结果。 - 输入带有标签的数据集，输出包含易经符号的分析结果。
5. 构建六十四卦神经网络矩阵并预测病情
- 利用
HNNMBuilder类构建六十四卦神经网络矩阵，并使用该模型对病情进行预测。 - 输入包含易经符号的分析结果，输出病情预测结果。
6. 结果分析与报告生成
- 综合上述步骤的结果，使用
ReportGenerator类生成详细的医案分析报告，为医生提供决策支持。 - 输入病情预测结果和其他分析结果，输出详细的医案分析报告。
封装后的系统优势
- 自动化：整个过程高度自动化，减少了人工干预的需求，提高了效率。
- 标准化：通过符号映射和标准化的数据处理流程，确保了数据的一致性和可比性。
- 智能化：利用神经网络和易经符号，实现了病情预测的智能化，提供了更为精确的健康管理建议。
- 综合性：结合了王阳明心学与ESG管理理念，形成了一个全面的健康管理框架。
封装入系统后，我们将上述讨论的所有元素整合进一个智能平台，以便实现从数据收集到最终报告生成的自动化流程。下面是将这些元素封装入系统后的具体步骤和设计实现概述：
封装入系统的设计与实现
1. 数据收集与格式化（JXWDYYPFS）
- 设计：开发一个数据输入模块，允许用户或系统自动输入原始医案数据。
-
实现：
- 创建一个类
JXWDYYPFS，该类负责接收原始数据并将之转换成结构化的数据格式，便于后续处理。 -
示例代码：
class JXWDYYPFS: def format_data(self, raw_data): # 将raw_data转换为结构化数据 structured_data = self._preprocess(raw_data) return structured_data def _preprocess(self, data): # 数据预处理函数 pass
- 创建一个类
2. 自动数据标注（Autonomous Data Labeling Agent Adala）
- 设计：创建一个自动数据标注代理，用于根据五行、八卦等符号对数据进行标注。
-
实现：
- 编写
AutonomousDataLabelingAgent类，该类可以自动识别医案中的症状、诊断和药物，并根据预定义的规则为其添加标签。 -
示例代码：
class AutonomousDataLabelingAgent: def label_data(self, structured_data): # 根据规则对structured_data进行标注 labeled_data = self._label(structured_data) return labeled_data def _label(self, data): # 数据标注函数 pass
- 编写
3. 文本分析与易经符号融合（CoT-decoding-Doccano + TCM-MCBC-FS）
- 设计：开发一个文本分析引擎，能够读取并理解已标注的数据，并将其与易经符号相结合。
-
实现：
- 实现
CoTDecodingDoccano类，该类能够解析标注后的数据，并与TCM-MCBC-FS标注系统相结合，生成含有易经符号的分析结果。 -
示例代码：
class CoTDecodingDoccano: def analyze_and_fuse(self, labeled_data): # 分析labeled_data并与易经符号融合 analyzed_data = self._analyze(labeled_data) fused_result = self._fuse_symbols(analyzed_data) return fused_result def _analyze(self, data): # 数据分析函数 pass def _fuse_symbols(self, analyzed_data): # 符号融合函数 pass
- 实现
4. 构建六十四卦神经网络矩阵（HNNM）并预测病情
- 设计：设计一个神经网络模型，用于预测病情发展。
-
实现：
- 开发
HNNMBuilder类，该类能够构建一个六十四卦神经网络矩阵，并训练该模型以预测病情的发展趋势。 -
示例代码：
class HNNMBuilder: def build_model(self, training_data): # 构建六十四卦神经网络矩阵 model = self._build(training_data) return model def _build(self, data): # 模型构建函数 pass def predict_condition(self, model, input_data): # 使用模型预测病情 prediction = model.predict(input_data) return prediction
- 开发
5. 结果分析与报告生成
- 设计：设计一个报告生成器，将所有分析结果汇总成一份详细的报告。
-
实现：
- 创建
ReportGenerator类，该类负责生成详细的医案分析报告，并提供给医生作为决策支持工具。 -
示例代码：
class ReportGenerator: def generate_report(self, analysis_results): # 生成详细的医案分析报告 report = self._generate(analysis_results) return report def _generate(self, results): # 报告生成函数 pass
- 创建
6. 系统集成与测试
- 设计：将所有模块集成到一个统一的平台中，并确保各模块之间能够无缝协作。
-
实现：
- 开发一个综合管理系统，该系统能够协调上述所有组件的工作流程，并进行充分的测试以确保系统稳定性和准确性。
-
示例代码：
class IntegratedSystem: def __init__(self): self.jxwdyyypfs = JXWDYYPFS() self.adala = AutonomousDataLabelingAgent() self.cot_decoding = CoTDecodingDoccano() self.hnnm_builder = HNNMBuilder() self.report_generator = ReportGenerator() def process_medical_cases(self, raw_medical_cases): # 整个系统的处理流程 structured_data = self.jxwdyyypfs.format_data(raw_medical_cases) labeled_data = self.adala.label_data(structured_data) fused_results = self.cot_decoding.analyze_and_fuse(labeled_data) model = self.hnnm_builder.build_model(fused_results) predictions = self.hnnm_builder.predict_condition(model, fused_results) final_report = self.report_generator.generate_report(predictions) return final_report
封装后的系统概览
-
镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）
- 负责整体逻辑和智能决策支持。
-
镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）
- 提供中间层服务，支持各个模块间的通信和数据交换。
-
气机一元论 & 多元多维矩阵（Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)）
- 提供理论基础和支持，确保系统能够在多维度上进行分析。
-
六十四卦神经网络矩阵（Hexagram Neural Network Matrix "HNNM"）
- 应用神经网络技术，根据易经理论进行病情预测。
-
TCM-MCBC-FS（五行符号、八卦符号、六十四卦复合卦符号、英文缩写符号 中医健康管理 医案格式化标注）
- 用于医案的格式化标注，便于系统理解和处理。
-
Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）
- 实现数据的自动标注功能，提高数据处理效率。
-
伪标签（Pseudo-Labeling）
- 在数据不足的情况下，使用伪标签来增强模型的训练效果。
-
CoT-decoding-Doccano（文本分析与易经符号融合）
- 将文本分析与易经符号结合，生成带有易经符号的分析结果。
-
符号标注映射矩阵（SUPPORT）
- 定义符号标注映射规则，确保系统能够正确理解和处理各种符号。
结论
通过将这些元素封装到一个综合系统中，我们创建了一个旨在通过易经哲学和现代技术手段来全面管理健康的平台。这个系统不仅考虑到了个体的生理和心理状态，还关注到了环境和社会因素的影响，力求通过整体的方法来提高个体的健康水平。然而，为了确保系统的有效性和实用性，仍需进行大量的研究和实际应用测试。
通过上述封装，整个系统能够高效地处理医案数据，从数据收集到最终的病情预测和报告生成，提供了一套完整的解决方案。然而，需要注意的是，实际实施这样一个系统需要跨学科的专业知识，并且必须遵循相关的法律法规，确保数据安全和隐私保护。
此系统不仅能够为中医健康管理提供技术支持，还能促进中医与现代科技的深度融合，推动中医健康管理向更加科学、精准的方向发展。
通过这样的封装，系统能够实现从数据收集到最终报告生成的全流程自动化，极大地提高了工作效率和准确性。
系统架构
镜心悟道AI易经智能“大脑”SCS（IAMS）MPIDS采用先进的套娃系统架构，主要包括以下几个核心模块：
1.数据采集与处理模块：
1.收集用户的脉象数据、症状描述、生活习惯等多源信息。
2.使用自主数据标注代理（Adala）和伪标签（Pseudo-Labeling）技术进行数据预处理和标注。
2.脉象智能辨识模块：
1.结合高精度传感器和AI算法，对脉象数据进行实时分析和辨识。
2.应用六十四卦神经网络矩阵（HNNM）进行深度学习，提高脉象辨识的准确性和效率。
3.健康评估与诊断模块：
1.基于脉象辨识结果，结合中医五行八卦理论，进行综合健康评估。
2.利用TCM-MCBC-FS（中医健康管理医案格式化标注）模块，将辨识结果与中医医案进行比对分析，辅助中医诊断。
4.个性化健康管理方案模块：
1.根据健康评估结果，生成个性化的健康管理方案。
2.提供中药处方、饮食建议、运动指导等多维度健康管理策略。
5.用户交互与反馈模块：
1.提供友好的用户界面，方便用户输入数据和查看健康管理方案。
2.收集用户反馈，持续优化系统性能和用户体验。
核心技术与理论支持
气机一元论（Qi Mechanism Monism, QMM）：提供解释人体内部能量流动机制的理论框架，指导脉象辨识和健康管理。
多元多维矩阵（Multidimensional Matrix, MDM）：支持多维数据的分析和处理，提高脉象数据的利用效率和准确性。
六十四卦神经网络矩阵（Hexagram Neural Network Matrix, HNNM）：结合中医六十四卦理论和神经网络算法，实现脉象数据的深度学习和智能辨识。
自主数据标注代理（Autonomous Data Labeling Agent Adala）和伪标签（Pseudo-Labeling）：提高数据标注的效率和准确性，减少人工干预。
TCM-MCBC-FS（五行符号、八卦符号等中医符号体系）：将中医理论与AI技术相结合，实现医案的格式化标注和智能分析。
系统优势
精准辨识：通过高精度传感器和AI算法，实现脉象数据的精准辨识。
个性化管理：根据用户的具体情况，生成个性化的健康管理方案。
高效便捷：提供友好的用户界面和自动化的数据处理流程，提高用户体验。
持续优化：通过收集用户反馈和持续学习，不断优化系统性能和算法精度。
应用场景
中医健康管理：为用户提供全面的中医健康评估和管理服务。
远程医疗咨询：支持在线脉象辨识和远程医疗咨询，方便用户获取专业建议。
中医科研与教学：为中医科研工作者和教育机构提供脉象数据分析工具和教学平台。**{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT）####符号标注映射 在医案中，每个症状、诊断和药物都被分配了相应的五行和八卦符号。以下是部分符号映射的示例： 五行符号映射 火：F 水：Wt 木：W 土：E 金：M 八卦符号映射 火：离卦 (Li/☲) 水：坎卦 (Kan/☵) 木：震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) 土：坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) 金：乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) 自动化处理流程 1. 数据收集与格式化（JXWDYYPFS） 使用 JXWDYYPFS 类将医案信息格式化为结构化的数据格式。 2. 自动数据标注（Autonomous Data Labeling Agent Adala） 利用 AutonomousDataLabelingAgent 类对格式化后的医案进行自动数据标注，包括症状、诊断和药物的五行、八卦等标签。 3. 文本分析与易经符号融合（CoT-decoding-Doccano + TCM-MCBC-FS） 使用 CoTDecodingDoccano 类结合 TCM-MCBC-FS 符号标注系统对标注后的医案进行文本分析，生成包含易经符号的分析结果。 4. 构建六十四卦神经网络矩阵（HNNM）并预测病情 利用 HNNMBuilder 类构建六十四卦神经网络矩阵，并使用该模型对病情进行预测。 5. 结果分析与报告生成 综合上述步骤的结果，使用 ReportGenerator 类生成详细的医案分析报告，为医生提供决策支持。
符号标注映射示例
在您的描述中，每个症状、诊断和药物都被分配了相应的五行和八卦符号。以下是部分符号映射的示例：
-
五行符号映射
- 火：F
- 水：Wt
- 木：W
- 土：E
- 金：M
-
八卦符号映射
- 火：离卦 (Li/☲)
- 水：坎卦 (Kan/☵)
- 木：震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)
- 土：坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)
- 金：乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)
-
六十四卦复合卦映射
乾（☰） - 六个阳爻组成
坤（☷） - 六个阴爻组成
屯（䷀） - 下震上坎
蒙（䷁） - 下艮上坎
需（䷂） - 下乾上坎
讼（䷃） - 下坎上乾 ...
未济（䷏） - 下坎上离 -
日主八字紫微斗数易经平衡算法映射
日主八字紫微斗数是一种结合了个人出生时间（八字）、星相学（紫微斗数）和个人命运分析的方法。在中医健康管理中，它可以用来评估一个人的整体健康状况和潜在疾病风险。这种映射方法可以帮助医生更全面地了解患者的身体状况，从而制定更为个性化的治疗方案。
示例
日主：代表个人的主要能量或体质特征。
八字：即四柱命理，通过出生年月日时来预测个人的命运和健康状况。
紫微斗数：通过分析个人的星盘来判断其性格特点、运势走向等。
- 皮纹鉴定符号标注映射
皮纹鉴定（Dermatoglyphics）是研究皮肤纹理，特别是手指和手掌上的纹路，以识别个体特征或预测某些遗传倾向的一种科学。在中医健康管理中，皮纹鉴定可以作为补充信息，帮助医生了解患者的体质特征和潜在健康风险。皮纹鉴定符号可以与五行和八卦符号相结合，形成一套综合的符号标注系统。
皮纹符号映射示例
箕形纹：通常与木相关，映射到 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
环形纹：通常与水相关，映射到 坎卦 (Kan/☵)。
螺旋纹：通常与火相关，映射到 离卦 (Li/☲)。
弓形纹：通常与金相关，映射到 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
其他复杂纹路：可能与土相关，映射到 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
- 西医心里学&中医心理学复合组合映射
在中医健康管理中，西医心理学与中医心理学的结合可以帮助更全面地评估患者的心理状态，从而提供更为个性化的治疗方案。
西医心理学映射
焦虑：可能与五行中的木相关，映射到 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
抑郁：可能与五行中的水相关，映射到 坎卦 (Kan/☵)。
愤怒：可能与五行中的火相关，映射到 离卦 (Li/☲)。
悲伤：可能与五行中的金相关，映射到 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
忧虑：可能与五行中的土相关，映射到 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
中医心理学映射
肝郁：可能与五行中的木相关，映射到 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
肾虚：可能与五行中的水相关，映射到 坎卦 (Kan/☵)。
心火旺：可能与五行中的火相关，映射到 离卦 (Li/☲)。
肺燥：可能与五行中的金相关，映射到 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
脾虚：可能与五行中的土相关，映射到 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
中医心理学中的常见情绪与状态
喜：在中医中，喜与心脏有关，可以映射到 火 和 离卦 (Li/☲)。
怒：如前所述，怒与肝有关，可以映射到 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
思：思虑过度与脾有关，可以映射到 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
悲：悲伤与肺有关，可以映射到 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
恐：恐惧与肾有关，可以映射到 水 和 坎卦 (Kan/☵)。
复合组合映射示例
- 人性的矛盾&道的悟道映射
在中医健康管理中，将西医心理学与中医心理学相结合，不仅可以更全面地评估患者的心理状态，还可以深入理解患者的情感与生理之间的相互作用。通过这样的复合组合映射，可以更细致地分析患者的整体健康状况，并据此制定个性化的治疗方案。
人性的矛盾映射
在中医理论中，人的心理状态与五脏六腑有着密切的关系。当人的心理状态出现矛盾或冲突时，往往会在身体上表现出一定的症状。因此，将西医心理学中的一些常见心理状态与中医心理学中的脏腑理论相结合，可以更好地理解这些矛盾的本质。
焦虑与肝气郁结
西医心理学中的焦虑通常表现为持续的担忧和紧张感。在中医中，焦虑常常与肝气郁结有关。
映射：木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
抑郁与脾虚
西医心理学中的抑郁表现为长期的情绪低落和兴趣丧失。在中医中，抑郁与脾虚和心神失养有关。
映射：土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
愤怒与肝火
西医心理学中的愤怒表现为强烈的不满和冲动行为。在中医中，愤怒与肝火旺盛有关。
映射：火 和 离卦 (Li/☲)。
悲伤与肺气虚弱
西医心理学中的悲伤表现为失去亲人或重要事物后的哀伤情绪。在中医中，悲伤与肺气虚弱有关。
映射：金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
恐惧与肾虚
西医心理学中的恐惧表现为对未知或潜在威胁的强烈害怕。在中医中，恐惧与肾虚有关。
映射：水 和 坎卦 (Kan/☵)。
道的悟道映射
在中医健康管理中，“道”的悟道不仅涉及身体层面的调养，还包含了心灵的修养。通过调整心理状态来达到身心和谐，是中医治疗的一个重要目标。
肝郁与情志调畅
在中医中，肝主疏泄，肝气郁结会导致情志不畅。通过调整情志，可以使肝气顺畅。
映射：木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
肾虚与精神调养
中医认为肾藏精，肾虚会影响人的精神状态。通过调养肾精，可以改善精神状态。
映射：水 和 坎卦 (Kan/☵)。
心火旺与情绪调节
心火过旺会导致情绪波动，通过调节心火可以平复情绪。
映射：火 和 离卦 (Li/☲)。
肺燥与心态平和
肺燥会导致心情烦躁，通过保持心态平和可以缓解肺燥的症状。
映射：金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
脾虚与情绪稳定
脾虚会影响消化吸收，进而影响情绪。通过调理脾胃，可以保持情绪稳定。
映射：土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
人性的矛盾映射 焦虑与放松 焦虑可能与五行中的“木”相关，映射到震卦（Zhen/☳）或巽卦（Xun/☴）。 放松则可能与五行中的“水”相关，映射到坎卦（Kan/☵）。 抑郁与愉悦 抑郁可能与五行中的“水”相关，映射到坎卦（Kan/☵）。 愉悦则可能与五行中的“火”相关，映射到离卦（Li/☲）。 愤怒与平静 愤怒可能与五行中的“火”相关，映射到离卦（Li/☲）。 平静则可能与五行中的“土”相关，映射到坤卦（Kun/☷）或艮卦（Gen/☶）。 悲伤与喜悦 悲伤可能与五行中的“金”相关，映射到乾卦（Qian/☰）或兑卦（Dui/☱）。 喜悦则可能与五行中的“火”相关，映射到离卦（Li/☲）。 道的悟道映射 道家思想强调的是顺应自然规律，达到内心与外界的和谐统一。 当患者能够达到内心的平静与和谐时，这可能映射到易经中的“泰卦”（䷂），象征着天地交感，万物通达的状态。 当患者处于冲突和混乱之中时，则可能映射到易经中的“否卦”（䷃），表示事物阻塞不通的状态。
人性的矛盾
理性与感性：理性可以映射到 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)，感性可以映射到 水 和 坎卦 (Kan/☵)。
进取与退缩：进取可以映射到 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)，退缩可以映射到 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
独立与依赖：独立可以映射到 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)，依赖可以映射到 水 和 坎卦 (Kan/☵)。
道的悟道
天人合一：可以映射到 金 和 乾卦 (Qian/☰)，代表宇宙万物的统一和谐。
顺应自然：可以映射到 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)，代表顺应自然规律。
无为而治：可以映射到 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，代表顺其自然而不强求。
- 王阳明心学“悟道”3.0&中医健康管理ESG管理V.1映射
王阳明的心学强调知行合一，主张通过内心的修养达到与世界的和谐相处。在中医健康管理中，这种理念可以与五行八卦理论相结合，通过调整个体的心理状态和生活方式，促进身心健康。同时，ESG（环境、社会和治理）管理的概念也被引入到中医健康管理中，以期达到更加全面的健康维护。
王阳明心学“悟道”3.0
王阳明心学的核心在于“致良知”，即通过内心的修养来达到与外在世界的和谐统一。在中医健康管理中，这一理念可以体现在以下几个方面：
致良知与身心调和
在中医理论中，致良知可以理解为通过内心的调适，使心神归于平和，从而达到身心的和谐状态。
映射：火 和 离卦 (Li/☲)，象征心火的平和。
知行合一与行动力
知行合一强调知识与行动的一致性，这在健康管理中意味着不仅要了解健康知识，更要付诸实践。
映射：木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)，象征行动力和执行力。
心无旁骛与专注力
心无旁骛是指集中精力，专注于当前的任务或状态，这对于心理健康非常重要。
映射：土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，象征稳重和平静的心态。
ESG管理V.1映射
ESG管理通常指企业在环境、社会和治理方面的表现，但在中医健康管理中，我们可以借鉴这个概念来强调健康维护中的全面性。
环境（Environment）
这里指的是个体所处的生活和工作环境，包括空气、水质、饮食等因素。
映射：水 和 坎卦 (Kan/☵)，象征清洁的水源和良好的环境。
社会（Social）
社会因素包括人际关系、社区支持、社会活动等，这些都对个人的心理和身体健康有重要影响。
映射：金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)，象征人与人之间的和谐与互助。
治理（Governance）
在健康管理中，治理可以理解为个人对自己生活的管理和规划，包括作息规律、饮食习惯等。
映射：土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，象征有序和稳定的管理。
复合组合映射示例
在实际应用中，将王阳明心学的理念与ESG管理的概念结合起来，可以更好地指导个体实现身心健康的目标。
王阳明心学“悟道”3.0映射示例
焦虑与放松
焦虑可能与五行中的“木”相关，映射到 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
放松则可能与五行中的“水”相关，映射到 坎卦 (Kan/☵)。
抑郁与愉悦
抑郁可能与五行中的“水”相关，映射到 坎卦 (Kan/☵)。
愉悦则可能与五行中的“火”相关，映射到 离卦 (Li/☲)。
愤怒与平静
愤怒可能与五行中的“火”相关，映射到 离卦 (Li/☲)。
平静则可能与五行中的“土”相关，映射到 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
悲伤与喜悦
悲伤可能与五行中的“金”相关，映射到 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
喜悦则可能与五行中的“火”相关，映射到 离卦 (Li/☲)。
ESG管理V.1映射示例
环境因素
清洁的水源和良好的空气质量可以映射到 水 和 坎卦 (Kan/☵)。
良好的饮食习惯可以映射到 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
社会因素
和谐的人际关系可以映射到 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
积极的社会活动可以映射到 火 和 离卦 (Li/☲)。
治理因素
规律的生活作息可以映射到 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
合理的时间管理可以映射到 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
“道”的悟道映射示例
泰卦（䷂）与和谐
当患者能够达到内心的平静与和谐时，这可能映射到易经中的 泰卦 (需卦)，象征着天地交感，万物通达的状态。
映射：下乾上坤，表示天地相交，和谐共生。
否卦（䷃）与冲突
当患者处于冲突和混乱之中时，则可能映射到易经中的 否卦 (讼卦)，表示事物阻塞不通的状态。
映射：下坎上乾，表示上下不通，事态受阻。
知行合一
在中医健康管理中，知行合一意味着不仅要认识到自身的问题所在，还要付诸行动去改善。例如，患者不仅要知道自己的情绪不稳定是由肝气郁结引起的，还要采取适当的行动来调整情志。
映射：木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
致良知
致良知强调通过内心的反省来达到对世界的正确认识。在健康管理中，这意味着要通过内心的认识来调整生活习惯和思维方式，以促进身心健康。
映射：火 和 离卦 (Li/☲)，表示内心的光明与正直。
心即理
心即理强调心与理的一致性。在健康管理中，这意味着通过内心的调整来达到身体与心灵的和谐。
映射：水 和 坎卦 (Kan/☵)，表示内心的平静与清澈。
中医健康管理ESG管理V.1映射
ESG（Environmental, Social, and Governance）管理通常用于企业社会责任的评价体系，但在中医健康管理中，也可以将其作为一种综合管理方法来评估和改善患者的健康状况。具体映射如下：
环境（Environmental）
在中医健康管理中，环境指的是患者所处的生活环境，包括自然环境和社会环境。通过调整生活环境来促进身心健康。
映射：土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，表示稳定与和谐的环境。
社会（Social）
社会因素包括人际关系和社会支持系统。良好的社会关系有助于减轻压力，促进心理健康。
映射：金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)，表示人际交往的支持与力量。
治理（Governance）
治理在这里指的是个人对自己生活的管理和控制能力，包括生活习惯、情绪管理等方面。
映射：木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)，表示自我管理的能力。
复合组合映射示例
通过将王阳明心学“悟道”3.0与中医健康管理ESG管理V.1相结合，可以在中医健康管理中形成一个更为全面的框架，以促进患者的身心健康。
王阳明心学与ESG映射
知行合一与环境（Environmental）
将知行合一的理念应用于调整生活环境，通过改变居住环境、工作环境等方式来促进身心健康。
映射：木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
致良知与社会（Social）
通过内心的反省和调整来改善人际关系，增加社会支持系统的力量。
映射：火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
心即理与治理（Governance）
通过内心的平静来提升自我管理的能力，使患者能够更好地控制自己的生活。
映射：水 和 坎卦 (Kan/☵) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
- JXWDNLP（系统，身份，信念，能力，环境）&多元多维多层次（一元，二元，三元，四元，五元，六元，七元，八元，九元）映射
JXWDNLP映射
JXWDNLP映射指的是将系统(System)、身份(Identity)、信念(Beliefs)、能力(Abilities)和环境(Environment)这几个关键因素进行综合考量，以便更全面地理解患者的状态，并据此制定个性化的健康管理计划。
系统(System)
系统指的是患者的身体系统及其运作机制，包括但不限于循环系统、呼吸系统、消化系统等。通过五行和八卦的映射，我们可以更好地理解这些系统之间的相互作用。
循环系统：可以映射到火 和 离卦 (Li/☲)，因为心脏在中医中被认为是火的象征。
呼吸系统：可以映射到金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)，因为肺在中医中被认为是金的象征。
消化系统：可以映射到土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，因为脾在中医中被认为是土的象征。
身份(Identity)
身份指的是患者自我认同的一部分，包括职业、家庭角色等。身份的不同可以影响个体的行为模式和健康习惯。
职业：可以根据职业特点映射到不同的卦象。例如，体力劳动者可以映射到木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)，因为这些卦象与活力和运动相关。
家庭角色：可以根据家庭角色映射到不同的卦象。例如，家长角色可以映射到土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，因为这些卦象与稳定和支持相关。
信念(Beliefs)
信念指的是患者对于健康和疾病的看法，这些信念可以影响个体的行为选择。
积极信念：可以映射到火 和 离卦 (Li/☲)，因为积极的态度有助于心火的平和。
消极信念：可以映射到水 和 坎卦 (Kan/☵)，因为消极的态度可能导致情绪的低落。
能力(Abilities)
能力指的是患者在生活中解决问题的能力，包括应对压力、处理人际关系等。
应对压力：可以映射到木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)，因为这些卦象与行动力和适应性相关。
处理人际关系：可以映射到金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)，因为这些卦象与和谐与合作相关。
环境(Environment)
环境指的是患者所处的生活和工作环境，包括自然环境和社会环境。环境的不同可以影响个体的健康状态。
自然环境：可以映射到水 和 坎卦 (Kan/☵)，因为清洁的水源和良好的环境有助于健康。
社会环境：可以映射到金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)，因为和谐的社会关系有助于心理健康。
多元多维多层次映射
多元多维多层次映射是一种更加精细的方法，它将患者的健康状况分解为不同的层次进行评估。以下是不同层次的映射示例：
一元映射
核心要素：单一的健康要素，如心脏健康。
映射：火 和 离卦 (Li/☲)。
二元映射
两个要素：心脏健康与呼吸健康。
映射：火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
三元映射
三个要素：心脏健康、呼吸健康与消化健康。
映射：火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
四元映射
四个要素：心脏健康、呼吸健康、消化健康与神经系统健康。
映射：火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
五元映射
五个要素：心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康与免疫系统健康。
映射：火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵)。
六元映射
六个要素：心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康、免疫系统健康与内分泌系统健康。
映射：火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)。
七元映射
七个要素：心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康、免疫系统健康、内分泌系统健康与生殖系统健康。
映射：火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)。
八元映射
八个要素：心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康、免疫系统健康、内分泌系统健康、生殖系统健康与精神健康。
映射：火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)。
九元映射
九个要素：心脏健康、呼吸健康、消化健康、神经系统健康、免疫系统健康、内分泌系统健康、生殖系统健康、精神健康与整体幸福感。
映射：火 和 离卦 (Li/☲) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 水 和 坎卦 (Kan/☵) + 木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴) + 土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶) + 金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱) + 火 和 离卦 (Li/☲)。
系统（System）
这里可能指的是个体作为一个整体系统，包括身体、心理、情感等多个方面。在中医健康管理中，可以映射到五行中的各个元素，每个元素代表身体的不同器官和功能。
映射：金、木、水、火、土，分别代表肺、肝、肾、心、脾。
身份（Identity）
指的是个体如何看待自己，包括自我认同、角色定位等。在中医健康管理中，可以映射到五行与个体的性格特征，比如金属性的人可能更倾向于果断和直接。
映射：金 和 乾卦 (Qian/☰) 或 兑卦 (Dui/☱)，象征果断与坚定；木 和 震卦 (Zhen/☳) 或 巽卦 (Xun/☴)，象征活力与灵活。
信念（Belief）
指的是个体对于世界和自身的基本看法。在中医健康管理中，信念可能会影响到个体对于健康的态度和行为。
映射：火 和 离卦 (Li/☲)，象征热情与乐观；水 和 坎卦 (Kan/☵)，象征冷静与深思。
能力（Ability）
指的是个体具备的各种技能和才能。在中医健康管理中，可以映射到个体的体力、脑力等方面的健康状态。
映射：土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，象征稳健与耐力。
环境（Environment）
指的是个体所处的外部环境，包括自然环境和社会环境。在中医健康管理中，环境因素可以影响个体的健康。
映射：土 和 坤卦 (Kun/☷) 或 艮卦 (Gen/☶)，象征稳定与和谐的环境。
多元多维多层次映射
多元多维多层次映射可能是为了更深入地理解个体健康状况而设计的一种模型，它考虑了从单一维度到多个维度再到更深层次的理解。具体来说：
一元（Monistic）
单一的元素或方面，如五行中的任一行。
映射：火（F），象征心火，代表情感与激情。
二元（Dyadic）
两个元素之间的相互作用，如五行中的两行之间的相生或相克关系。
映射：火生土（F -> E），象征情感对稳定性的促进；木克土（W -> E），象征活力对稳定的挑战。
三元（Triadic）
三个元素之间的关系，如五行中的三行形成的小循环。
映射：木生火，火生土（W -> F -> E），象征活力促进情感，情感又促进稳定性。
四元（Quadruple）
四个元素之间的相互作用，如五行中的四行形成的关系。
映射：木生火，火生土，土生金（W -> F -> E -> M），象征活力促进情感，情感促进稳定，稳定又促进决断。
五元（Quintuple）
五行之间的完整循环。
映射：木生火，火生土，土生金，金生水，水生木（W -> F -> E -> M -> Wt），象征生命能量的循环。
六元（Sextuple）
六个元素或维度，可能涉及到八卦中的两个卦象之间的关系。
映射：震卦（Zhen/☳）与巽卦（Xun/☴），象征内在活力与外在适应性。
七元（Septuple）
七个元素或维度，可能涉及到六十四卦中的一个特定复合卦。
映射：屯卦（䷀），象征新生命的开始与发展。
八元（Octuple）
八个元素或维度，可能涉及到八卦之间的相互作用。
映射：乾卦（☰）与坤卦（☷），象征天地之间的对立与统一。
九元（Nonuple）
九个元素或维度，可能涉及到九宫图或其他更为复杂的模型。
映射：中央土（E），象征中心的稳定与协调作用。
自动化处理流程：# 定义所需的类 class JXWDYYPFS: def format_case(self, case): # 实现将医案信息格式化成结构化数据的功能 return case # 返回格式化后的数据 class AutonomousDataLabelingAgent: def label_data(self, data): # 实现自动为症状添加五行八卦标签的功能 for symptom in data['Symptoms']: if '发热' in symptom: symptom['五行'] = '火' symptom['八卦'] = '离' elif '口渴' in symptom: symptom['五行'] = '水' symptom['八卦'] = '坎' elif '咳嗽' in symptom: symptom['五行'] = '金' symptom['八卦'] = '乾' elif '腹泻' in symptom: symptom['五行'] = '土' symptom['八卦'] = '坤' elif '头痛' in symptom: symptom['五行'] = '木' symptom['八卦'] = '震' elif '便秘' in symptom: symptom['五行'] = '土' symptom['八卦'] = '艮' elif '胸闷' in symptom: symptom['五行'] = '金' symptom['八卦'] = '兑' elif '失眠' in symptom: symptom['五行'] = '火' symptom['八卦'] = '离' elif '焦虑' in symptom: symptom['五行'] = '木' symptom['八卦'] = '震' symptom['心理状态'] = '焦虑' elif '抑郁' in symptom: symptom['五行'] = '水' symptom['八卦'] = '坎' symptom['心理状态'] = '抑郁' elif '愤怒' in symptom: symptom['五行'] = '火' symptom['八卦'] = '离' symptom['心理状态'] = '愤怒' elif '悲伤' in symptom: symptom['五行'] = '金' symptom['八卦'] = '乾' symptom['心理状态'] = '悲伤' elif '忧虑' in symptom: symptom['五行'] = '土' symptom['八卦'] = '坤' symptom['心理状态'] = '忧虑' elif '环境因素' in symptom: symptom['五行'] = '土' symptom['八卦'] = '坤' elif '社会关系' in symptom: symptom['五行'] = '金' symptom['八卦'] = '乾' elif '自我管理' in symptom: symptom['五行'] = '木' symptom['八卦'] = '震' return data class CoTDecodingDoccano: def analyze(self, data): # 实现分析医案信息，并将其与易经符号融合的功能 return data class HNNMBuilder: def build_hnnm(self, data): # 实现构建六十四卦神经网络矩阵的功能 pass def predict_condition(self, model): # 实现使用模型预测病情发展的功能 return {'NextState': '病情改善'} class ReportGenerator: def generate_report(self, analysis_result, prediction): # 实现生成最终报告的功能 return { 'PatientInfo': analysis_result['Patient'], 'Symptoms': analysis_result['Symptoms'], 'Diagnosis': analysis_result['Diagnosis'], 'Prescriptions': analysis_result['Prescriptions'], 'Prediction': prediction, 'PsychologyAnalysis': analysis_result['Psychology'] } # 示例医案信息 case = { "Patient": {"Name": "李某某", "Gender": "男", "Age": 35}, "Symptoms": ["发热", "口渴", "咳嗽", "腹泻", "头痛", "便秘", "胸闷", "失眠", "焦虑", "抑郁", "愤怒", "悲伤", "忧虑", "环境因素", "社会关系", "自我管理"], "Diagnosis": "风热感冒", "Prescriptions": [ { "Stage": "First", "Ingredients": [ {"Name": "金银花", "Quantity": "10g", "五行": "木", "八卦": "震"}, {"Name": "连翘", "Quantity": "10g", "五行": "木", "八卦": "震"}, {"Name": "桔梗", "Quantity": "10g", "五行": "木", "八卦": "震"}, {"Name": "甘草", "Quantity": "6g", "五行": "土", "八卦": "坤"} ] }, { "Stage": "Second", "Ingredients": [ {"Name": "板蓝根", "Quantity": "15g", "五行": "木", "八卦": "震"}, {"Name": "菊花", "Quantity": "10g", "五行": "木", "八卦": "震"}, {"Name": "薄荷", "Quantity": "6g", "五行": "木", "八卦": "震"}, {"Name": "甘草", "Quantity": "6g", "五行": "土", "八卦": "坤"} ] } ], "Psychology": ["焦虑", "抑郁", "愤怒", "悲伤", "忧虑"] } # 实例化各模块 formatter = JXWDYYPFS() labeler = AutonomousDataLabelingAgent() analyzer = CoTDecodingDoccano() hnnm_builder = HNNMBuilder() report_generator = ReportGenerator() # 格式化医案信息 formatted_case = formatter.format_case(case) # 自动数据标注 labeled_data = labeler.label_data(formatted_case) # 分析并融合易经符号 analysis_result = analyzer.analyze(labeled_data) # 构建HNNM并预测病情 hnnm = hnnm_builder.build_hnnm(labeled_data) prediction = hnnm_builder.predict_condition(hnnm) # 生成报告 report = report_generator.generate_report(analysis_result, prediction) # 输出结果 print("格式化后的医案:", formatted_case) print("标注后的数据:", labeled_data) print("分析结果:", analysis_result) print("预测结果:", prediction) print("最终报告:", report)
**{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}多元多维矩阵+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT）####
镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）+TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）###
以下是结合五行、八卦和六十四卦对戴东山先生的医案进行标注的示例： 五行符号标注： - 1981年：辛酉年，辛和酉都属金。 - 8月：丁酉月，丁属火，酉属金。 - 19日：丁酉日，丁属火，酉属金。 - 未时：未偏向土和火。 - 戴东山：姓名中的五行属性较难直接判断，但可以从字义上理解，山属土。 - 症状： - 表虚：可能与肺气不足有关，肺属金。 - 中气亏损：中焦脾胃属土，此症状与土的功能失调有关。 - 鼻堵：鼻与肺相关，肺属金。 - 产品： - 雪肤膳红豆薏米发酵饮品：红豆属火，薏米属土。 - 醇源说浓缩白桦树汁饮品：白桦树汁属水。 - 雍参草发酵蛹虫草人参膏：参草属土，蛹虫草属土。 八卦符号标注： - 戴东山：难以直接与八卦对应。 - 症状： - 表虚：可能与卫气不足有关，卫气与肺相关，肺对应兑卦。 - 中气亏损：中焦脾胃对应坤卦。 - 鼻堵：鼻与肺相关，肺对应兑卦。 - 产品： - 雪肤膳红豆薏米发酵饮品：红豆薏米与脾胃相关，可对应坤卦。 - 醇源说浓缩白桦树汁饮品：白桦树汁与肺相关，可对应兑卦。 - 雍参草发酵蛹虫草人参膏：参草与人参与脾胃相关，可对应坤卦。 六十四卦复合卦符号标注： - 戴东山：难以直接与六十四卦对应。 - 症状： - 表虚，中气亏损，鼻堵：可考虑为“地天泰”卦与“天地否”卦的变化。表虚、中气亏损可能表示体内阴阳气血失调，如“天地否”卦所示；而使用产品后症状改善，可能表示阴阳气血逐渐调和，如“地天泰”卦所示。 - 产品： - 雪肤膳红豆薏米发酵饮品：可考虑为“火地晋”卦，红豆属火，薏米属土，火在土上，有温暖脾胃、祛湿的象征。 - 醇源说浓缩白桦树汁饮品：可考虑为“泽水困”卦，白桦树汁属水，具有清热解毒的作用，如泽水困卦中泽在上、水在下，象征着困厄中寻求解脱。 - 雍参草发酵蛹虫草人参膏**：可考虑为“山地剥”卦，参草与人参属土，山也属土，土土相生，有滋养补益的象征。 需要注意的是，以上标注仅为示例，实际应用中需要更深入的中医理论和易经知识来进行准确的标注和分析。同时，这些标注也可以为进一步的研究和分析提供参考，以探索中医健康管理与易经智能“大脑”的结合应用。
总结镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）系统架构与分析
核心组件与功能概述
镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase） 是一个结合传统中医理论与现代人工智能技术的高级健康管理系统。其核心组件紧密协作，共同实现高效、精准的健康管理与诊断。以下是对该系统核心组件及其功能的详细概述：
1.人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）
1.作为整个系统的数据处理中枢，负责连接前端用户界面与后端数据分析引擎，确保数据的高效流转与服务的集成。
2.采用微服务架构、容器化部署和API网关等技术，实现系统的高可用性和可扩展性。
2.六十四卦神经网络矩阵（Hexagram Neural Network Matrix, HNNM）
1.基于易经六十四卦理论构建的神经网络模型，能够理解和分析中医医案中的易经和五行元素。
2.通过对医案的深度学习和模式识别，实现对患者病情的精准预测和个性化治疗方案推荐。
3.中医健康管理医案格式化标注模块（TCM-MCBC-FS）
1.利用五行符号、八卦符号、六十四卦复合卦符号及英文缩写符号对中医医案进行格式化标注。
2.通过Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）和伪标签（Pseudo-Labeling）技术，提高标注效率和准确性。
3.结合CoT-decoding-Doccano方法，实现文本分析与易经符号的融合，生成包含易经符号的分析结果。
4.气机一元论与多元多维矩阵（Qi Mechanism Monism, QMM & Multidimensional Matrix, MDM）
1.气机一元论（QMM）：提供解释人体内部能量流动机制的理论框架，帮助理解不同症状之间的内在联系。
2.多元多维矩阵（MDM）：支持多维数据的分析和处理，通过PCA等降维技术实现高维数据的低维表示，提高数据处理的效率和效果。
系统工作流程
1.数据收集与预处理
1.收集大量的中医医案数据，来源于古籍、现代医疗记录、学术论文等。
2.对数据进行清洗、格式化、标准化等预处理工作，确保数据的质量和一致性。
2.数据标注与映射
1.利用TCM-MCBC-FS模块对医案数据进行标注，包括症状、诊断和药物的五行、八卦等标签。
2.通过Autonomous Data Labeling Agent Adala和伪标签技术提高标注效率，并生成符号标注映射矩阵（SUPPORT）。
3.模型训练与优化
1.基于标注好的数据，训练六十四卦神经网络矩阵（HNNM），使其能够理解和分析中医医案。
2.不断优化模型参数和算法，提高模型的准确性和泛化能力。
4.智能搜索与健康管理
1.开发智能搜索引擎，基于HNNM模型实现医案的快速检索与分析。
2.提供个性化的健康管理建议和治疗方案，支持用户输入查询条件并查看详细的医案信息和治疗建议。
5.用户界面与交互
1.设计直观易用的用户界面，支持用户方便地输入查询条件、查看搜索结果和接收健康管理建议。
2.实现交互功能，如搜索建议、结果筛选、详情查看等，提升用户体验。
6.测试与部署
1.对系统进行全面测试，确保其性能稳定、结果准确。
2.部署系统到生产环境，确保系统能够高效运行并持续提供服务。
实际应用与效果评估
应用实例：以李聪甫医案中的痉病案例为例，系统能够准确标注和分析医案中的症状、诊断和药物信息，并基于HNNM模型预测病情发展，提供个性化的治疗方案。
效果评估：通过定期评估系统的准确性和用户满意度，不断优化系统性能和服务质量。同时，探索系统的广泛应用前景，如公共卫生管理、慢性病防控等领域。
综上所述，镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase） 系统通过融合传统中医理论与现代人工智能技术，实现了对中医医案的精准分析和个性化健康管理。该系统具有广泛的应用前景和重要的社会价值。
伪代码格式化
为了更好地组织和呈现有关戴东山先生使用镜心悟道三元套组（JXWD SYTZ）的测试流程和分析结果，我们可以使用伪代码来描述各个阶段的操作步骤。以下是基于您提供的信息所构建的伪代码框架：
# 准备阶段
def collect_data():
# 收集资料
customer_info = {
"name": "戴东山",
"gender": "男",
"age": 43,
"test_date": "2024-5-31 辰时"
}
product_info = {
"product_name": "镜心悟道三元套组",
"product_type": "中医保健品",
"product_composition": [
{"name": "雪肤膳红豆薏米发酵饮品", "function": "利水消肿、健脾祛湿"},
{"name": "醇源说浓缩白桦树汁饮品", "function": "平喘止咳、清热解毒"},
{"name": "雍参草发酵蛹虫草人参膏", "function": "强身健体、补肾益精"}
]
}
return customer_info, product_info
def determine_test_method():
# 确定测试方法
test_methods = ["脏腑能量值测量", "症状观察"]
return test_methods
def prepare_test_environment():
# 准备测试环境
print("准备测试环境...")
# 确保环境安静、舒适
# 测试阶段
def perform_test(customer_info, product_info):
# 进行测试
print(f"对{customer_info['name']}进行测试...")
# 执行测试流程
def record_data():
# 记录测试数据
before_test_conditions = {
"小肠": {"分值范围": "5.8~6.5", "能量值": "—", "升降平": "→"},
"大肠": {"分值范围": "5.8~6.5", "能量值": "—", "升降平": "→"},
"心": {"分值范围": "7.2~8", "能量值": "++", "升降平": "↑"},
"肺": {"分值范围": "6.5~7.2", "能量值": "+", "升降平": "↑"},
"胆": {"分值范围": "5.8~6.5", "能量值": "—", "升降平": "→"},
"胃": {"分值范围": "5.8~6.5", "能量值": "—", "升降平": "→"},
"肝": {"分值范围": "7.2~8", "能量值": "++", "升降平": "↑"},
"脾": {"分值范围": "7.2~8", "能量值": "++", "升降平": "↑"},
"膀胱": {"分值范围": "5.8~6.5", "能量值": "—", "升降平": "→"},
"生殖": {"分值范围": "5.8~6.5", "能量值": "—", "升降平": "→"},
"肾阴": {"分值范围": "6.5~7.2", "能量值": "+", "升降平": "↑"},
"肾阳": {"分值范围": "8~10", "能量值": "+++", "升降平": "↑"}
}
after_test_conditions = {
"小肠": {"分值范围": "6.5~7.2", "能量值": "+", "升降平": "↑"},
"大肠": {"分值范围": "6.5~7.2", "能量值": "+", "升降平": "↑"},
"心": {"分值范围": "7.2~8", "能量值": "++", "升降平": "↑"},
"肺": {"分值范围": "7.2~8", "能量值": "++", "升降平": "↑"},
"胆": {"分值范围": "6.5~7.2", "能量值": "+", "升降平": "↑"},
"胃": {"分值范围": "6.5~7.2", "能量值": "+", "升降平": "↑"},
"肝": {"分值范围": "7.2~8", "能量值": "++", "升降平": "↑"},
"脾": {"分值范围": "7.2~8", "能量值": "++", "升降平": "↑"},
"膀胱": {"分值范围": "5.8~6.5", "能量值": "—", "升降平": "→"},
"生殖": {"分值范围": "5.8~6.5", "能量值": "—", "升降平": "→"},
"肾阴": {"分值范围": "7.2~8", "能量值": "++", "升降平": "↑"},
"肾阳": {"分值范围": "8~10", "能量值": "+++", "升降平": "↑"}
}
return before_test_conditions, after_test_conditions
def observe_reaction():
# 观察反应
print("观察戴东山先生的反应和症状变化...")
# 记录症状改善情况
def communicate_with_patient():
# 与患者沟通
print("与戴东山先生进行沟通...")
# 了解感受和体验
# 分析阶段
def analyze_data(before_test_conditions, after_test_conditions):
# 分析数据
print("分析测试数据...")
# 比较测试前后的差异
def apply_five_elements_theory():
# 应用五行理论
print("应用五行相生相克理论...")
# 分析产品对身体的影响
def evaluate_product_effect():
# 评价产品效果
print("评价镜心悟道三元套组的效果...")
# 综合评价产品的效果
# 建议阶段
def provide_personalized_advice():
# 提供个性化建议
print("根据测试结果，提供个性化建议...")
# 包括饮食、运动、生活习惯等方面的调整
def adjust_diet():
# 调整饮食
print("建议调整饮食...")
# 提供饮食建议
def suggest_exercise():
# 建议运动
print("建议适当的运动...")
# 提供运动建议
def modify_lifestyle():
# 改变生活习惯
print("建议改变生活习惯...")
# 提供生活方式建议
def emphasize_product_usage():
# 强调产品使用
print("强调产品的正确使用方法...")
# 提供使用说明
# 总结阶段
def summarize_test_process():
# 总结测试过程
print("总结测试过程...")
# 评估产品的优缺点
def assess_product_advantages_and_disadvantages():
# 评估产品优缺点
print("评估镜心悟道三元套组的优点和不足...")
# 提出改进和完善的建议
def propose_improvements():
# 提出改进建议
print("提出改进建议...")
# 为后续研究和开发提供参考{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）99
{镜心悟道AI易经智能“大脑” （JXWDAIYijingBrainBase）+镜心悟道AI易经智能“大脑”人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）}气机一元论
&多元多维矩阵Qi Mechanism Monism (QMM)&Multidimensional Matrix (MDM)+{ JXWDYYPFS（镜心悟道易语伪代码格式化）_Advanced（多元多维系统架构）-SA-FULL（智能全息系统架构）}六十四卦神经网络矩阵"Hexagram Neural Network Matrix""HNNM"+{TCM-MCBC-FS（五行符号.八卦符号.六十四卦复合卦符号.英文缩写符号中医健康管理 医案格式化标注）Autonomous Data Labeling Agent Adala（自主数据标注代理）+伪标签（Pseudo-Labeling）+CoT-decoding-Doccano }符号标注映射矩阵（SUPPORT）##
镜心悟道AI易经智能“大脑”SCS（IAMS）MPIDS概述
镜心脉象智辨系统MPIDS
镜心脉象智辨系统（MPIDS）是镜心悟道AI易经智能“大脑”生态系统中的一个重要组成部分，它专注于中医脉象的智能辨识与健康管理。该系统整合了全息中医理论与现代AI技术，旨在为用户提供精准、个性化的中医健康服务。
镜心脉象智辨系统MPIDS作为镜心悟道AI易经智能“大脑”生态系统的重要组成部分，通过整合中医理论与现代AI技术，实现了脉象数据的智能辨识和健康管理方案的个性化生成。该系统在中医健康管理、远程医疗咨询和中医科研教学等领域具有广泛的应用前景。# 镜心悟道AI易经智能系统伪代码框架 # 初始化系统 initialize_system(JXWDAIYijingBrainBase, AI_Middle_Platform) # 数据采集 def collect_data(): # 收集用户的脉象数据、症状描述、生活习惯等多源信息 pulse_data = get_pulse_data_from_sensors() symptom_descriptions = input_symptoms_from_user() lifestyle_habits = input_lifestyle_habits_from_user() return pulse_data, symptom_descriptions, lifestyle_habits # 数据预处理与标注 def preprocess_and_label_data(data): # 使用自主数据标注代理和伪标签技术进行数据预处理和标注 labeled_data = Adala.label_data(data) pseudo_labeled_data = PseudoLabeling.apply(labeled_data) return pseudo_labeled_data # 脉象智能辨识 def analyze_pulse_data(pulse_data): # 应用六十四卦神经网络矩阵进行脉象数据深度学习 hnnm_results = HNNM.analyze(pulse_data) return hnnm_results # 健康评估与诊断 def assess_health_and_diagnose(symptom_descriptions, hnnm_results, labeled_data): # 结合中医五行八卦理论进行综合健康评估 tcm_assessment = TCM_Assessment.evaluate(symptom_descriptions, hnnm_results, labeled_data) return tcm_assessment # 生成个性化健康管理方案 def generate_health_management_plan(tcm_assessment): # 根据健康评估结果生成个性化健康管理方案 plan = HealthPlanGenerator.create_plan(tcm_assessment) return plan # 用户交互与反馈收集 def interact_with_user(plan): # 提供用户界面，展示健康管理方案并收集反馈 user_feedback = display_plan_and_collect_feedback(plan) return user_feedback # 主流程 def main(): # 初始化系统 initialize_system(...) # 数据采集 pulse_data, symptom_descriptions, lifestyle_habits = collect_data() # 数据预处理与标注 labeled_data = preprocess_and_label_data((pulse_data, symptom_descriptions, lifestyle_habits)) # 脉象智能辨识 hnnm_results = analyze_pulse_data(pulse_data) # 健康评估与诊断 tcm_assessment = assess_health_and_diagnose(symptom_descriptions, hnnm_results, labeled_data) # 生成个性化健康管理方案 plan = generate_health_management_plan(tcm_assessment) # 用户交互与反馈收集 user_feedback = interact_with_user(plan) # 处理用户反馈（可选） process_user_feedback(user_feedback) # 运行主流程 main()
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链接地址：http://www.360doc.com/content/24/0913/11/40035146_1133884092.shtml
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