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龙图腾网获悉青岛盘古云枢人工智能科技有限公司申请的专利一种基于量子启发式哈密顿量模型的中医方剂化裁评估方法及系统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：CN121148578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511160461.X，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种基于量子启发式哈密顿量模型的中医方剂化裁评估方法及系统是由郑艳;王林;刘朝群;汪诗雨;任成设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量子启发式哈密顿量模型的中医方剂化裁评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于量子启发式哈密顿量模型的中医方剂化裁评估方法及系统，涉及中医智能技术领域，通过哈密顿量的交互项能量E_int，能够有效捕捉药味间复杂的协同拮抗等非线性关系，克服了传统方法线性叠加或规则匹配的局限性；将整个方剂视为一个不可分割的量子态，计算其整体能量，完美契合了中医整体观的思想，评估结果更全面、更合理；将模糊的配伍优劣转化为具体的数值评分，为医生或AI的方剂化裁决策提供了清晰、客观的量化依据，便于对不同方案进行排序和择优；通过分析哈密顿量中各交互项能量E_int的数值和对总能量的贡献，可以清晰地揭示方剂中起主导作用的协同药对以及潜在的冲突药对，提升了方剂推荐结果的可信度。

本发明授权一种基于量子启发式哈密顿量模型的中医方剂化裁评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于量子启发式哈密顿量模型的中医方剂化裁评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：中药的向量化表征 数据源构建：整合中医典籍、现代中药药理学数据库、临床病案数据，构建一个结构化的中药知识库，其中，中药知识库包含每味中药的属性； 中药向量化表征：采用预先训练好的中药表征模型，将中药知识库中的每味中药映射到一个d维的实数向量v_i，实数向量v_i作为药味i的向量表征； 步骤二：方剂的整体量子态构建 输入方剂：接收一个待评估的方剂化裁，其形式为包含n味药的集合：{药味1，剂量1，药味2，剂量2，...，药味n，剂量n}； 构建状态向量：根据方剂化裁中各药味的剂量将整个方剂化裁表示为一个量子态向量|ψ，具体如下： |ψ＝Σwd_i*v_i 其中，v_i是药味i的向量表示，d_i是药味i的剂量，wd_i是一个剂量权重函数，用于体现药味i的剂量在方剂中的重要性； 步骤三：方剂的哈密顿量模型构建与训练 哈密顿量模型构建：构建方剂在哈密顿量下的能量E： E＝E_s+E_int E_s＝Σα_i*wd_i*fv_i，v_p E_int＝Σβ_ij*wd_i*wd_j*gv_i，v_j 其中，E_s是单体项能量，描述单个药味自身的效应，α_i是可学习的参数，代表药味i靶向性的重要性权重，v_p是代表目标证候的d维向量，fv_i，v_p是一个用于衡量药味i与证候p契合度的函数，E_int是交互项能量，描述药味之间的相互作用，β_ij是可学习的交互系数，gv_i，v_j是描述药味i和j相互作用的函数； 模型训练：利用包含大量经典方、经验方、临床有效方及其疗效评分的训练数据集对哈密顿量模型进行训练，确定哈密顿量模型中的所有未知参数； 步骤四：方剂的量化评估 计算基态能量：获取待评估方剂化裁的状态向量|ψ，并将状态向量|ψ输入训练好的哈密顿量模型计算待评估方剂化裁的能量E； 生成综合评分：将计算出的能量E通过映射函数转换为最终的综合评分S； 输出分析报告： 协同性分析：识别出交互项能量E_int大于预设负能量阈值的药对，作为方剂化裁中的核心协同组合药对； 冲突分析：识别出交互项能量E_int大于预设正能量阈值的药对，将其标记为潜在的配伍冲突药对； 靶向性分析：通过单体项能量E_s评估方剂化裁整体与目标证候的契合度； 评分推荐：根据各方剂化裁的综合评分S进行择优推荐。

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