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龙图腾网获悉湖南中医药大学申请的专利基于改进的哈里斯鹰优化算法的中医证型分类方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118116574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311870483.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于改进的哈里斯鹰优化算法的中医证型分类方法和装置是由晏峻峰;王成武;肖莉;匡文轩;董云春;彭清华设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的哈里斯鹰优化算法的中医证型分类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于改进的哈里斯鹰优化算法的中医证型分类方法和装置。所述方法包括：获取目标疾病的中医证型数据集，对中医证型数据集进行标准化，构建训练数据集；根据中医证型数据集采用遗传算法进行特征选择，得到最优特征子集；根据最优特征子集建立中医证型分类模型；采用改进的哈里斯鹰优化算法对中医证型分类模型的参数进行寻优；采用训练数据集对参数寻优后的中医证型分类模型重新进行训练，得到训练好的中医证型分类模型；将待识别的特征输入到训练好的中医证型分类模型中，得到中医证型识别结果。本方法提高了中医证型分类的准确率。

本发明授权基于改进的哈里斯鹰优化算法的中医证型分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的哈里斯鹰优化算法的中医证型分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标疾病的中医证型数据集，对所述中医证型数据集进行标准化，构建训练数据集； 根据所述中医证型数据集采用遗传算法进行特征选择，得到最优特征子集； 根据所述最优特征子集建立中医证型分类模型； 采用改进的哈里斯鹰优化算法对所述中医证型分类模型的参数进行寻优； 采用所述训练数据集对参数寻优后的中医证型分类模型重新进行训练，得到训练好的中医证型分类模型； 将待识别的特征输入到训练好的中医证型分类模型中，得到中医证型识别结果； 其中，所述遗传算法的选择算子采用轮盘赌选择方法，交叉算子采用单点交叉的方式，变异算子采用二进制变异；遗传算法中每条染色体代表一个特征子集；染色体基因位的编码方式为二进制编码，染色体基因位上的值为1或0，代表特征列的有无；适应度函数为： 其中，f为是适应度值，accClassifier为中医证型分类模型的准确度，α和β分别表示准确度所占权重和算法选择的特征子集的长度所占的权重；n代表选择的特征子集的长度，N是所述中医证型数据集中特征属性的总个数； 其中，采用改进的哈里斯鹰优化算法对所述中医证型分类模型的参数进行寻优，包括： 设置种群个数、最大迭代次数以及问题空间维度；其中种群中每个个体代表所述中医证型分类模型的参数组合； 设置当前迭代次数为1； 设置所述中医证型分类模型的参数的取值范围，采用Bernoulli混沌映射和反向学习策略初始化哈里斯鹰种群； 根据训练数据集计算个体的适应度函数值； 采用非线性衰减逃逸能量更新策略计算逃逸能量； 当所述逃逸能量的绝对值小于1时，则采用加入高斯变异后的开发阶段个体位置更新策略进行个体位置更新；当所述逃逸能量的绝对值大于等于1时，采用探索阶段的个体位置更新策略进行个体位置更新； 判断迭代次数是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则输出最优参数组合和适应度函数值；若未达到最大迭代次数，则计算个体适应度函数值和逃逸能量，将当前迭代次数加1，继续进行下一轮个体位置更新。

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