基于机器学习的中医药科普系统

基于机器学习的中医药科普系统目录TOC\t"一级,1,参考文献,1,致谢,1,二级,2,三级,3"\h62911.绪论 摘要：传统的中医经验传承方式存在传承损耗，为了弥补传统传承方式的不足，本文提出构建基于机器学习的中医药科普系统。该系统利用实体抽取技术和关联规则挖掘方法，形成可靠的数据基础，进而软件系统实现对病症证型与方剂的可靠推荐。此举不仅有助于提升中医方剂撰写的效率，还能为广大民众提供科学、便捷的中医药科普服务，提升民众对中医药的认知和信任，有助于推动中医药文化的普及。关键词:机器学习；中医药科普系统；数据挖掘；1.绪论1.1选题背景与意义随着时代科技的迅猛发展，机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。然而，在中医药领域，尤其是中医药知识的传承和科普方面，传统的方法仍然占据主导地位。传统的中医经验传承主要依赖于师徒之间口传心授，这种方式存在信息传递的局限性，容易导致知识的遗漏和误解。同时，中医药的科普教育也相对滞后，难以满足公众对中医药知识的需求。因此，如何利用现代科技手段，推进中医药知识的传承和科普，成为了急迫需要解决的问题。构建基于机器学习的中医药科普系统具有重要的现实意义。首先，通过机器学习技术的应用，可以实现对中医方剂、证型等专业信息，实行智能化处理和推荐，一定程度提高中医诊疗的效率和准确性。其次，该系统能够为公众提供科学、权威的中医药知识，增强民众对经过历史传承下来的中医药技术给予信任和认可，推动中医药文化的发展。此外，通过科普教育，可以提高公众对中医药的认知水平，促进中医药在医疗保健领域的应用和推广，为解决公众的医疗保健问题提供有力支持。综上所述，基于机器学习的中医药科普系统的研究具有重要的理论价值和实践意义。它不仅有助于推动中医药领域的科技创新和知识传承，还能够为公众提供优质的中医药科普服务，促进中医药事业的健康发展。1.2选题研究现状机器学习在中医药领域的应用研究在国内外呈现出积极的发展态势，但仍存在一些挑战和未解决的问题。在国内，随着大数据、云计算等技术的快速发展，机器学习在中医药领域的应用得到了广泛关注。研究人员通过运用机器学习算法，对中医药大数据进行挖掘和分析，实现了对中医药方剂的精准推荐、疾病的预测与诊断等目标。例如，基于深度学习的中医辨证论治模型，能够根据患者的症状信息，自动推理出合适的中医证型和方剂，提高了中医诊疗的效率和准确性。此外，一些研究还关注于将自然语言处理、计算机视觉等技术与中医药知识相结合，实现对古籍医案、舌象等的智能化分析和处理。在国外，虽然中医药的研究起步较晚，但至21世纪以来，也取得了一些重要进展。一些国际研究团队开始探索将机器学习应用于中医药领域，主要集中在中药有效成分的筛选、中药与西药的相互作用研究等方面。通过与国外研究机构的合作与交流，国内中医药领域的机器学习研究也得以借鉴国际先进经验和技术，推动研究水平的不断提升。然而，需要注意的是，目前机器学习在中医药领域的应用仍面临一些挑战。一方面，中医药数据的标准化和规范化程度较低，数据质量参差不齐，给机器学习算法的应用带来了一定难度。另一方面，中医药知识的复杂性和多样性也给机器学习模型的构建和优化带来了挑战。因此，未来需要进一步加强中医药数据的整合与共享，完善数据标准和质量控制体系，同时探索更加适合中医药特点的机器学习算法和模型。不论国内还是国外，机器学习的中医药的研究现状始终呈现出积极的发展趋势，但仍需要克服一些技术和管理上的难题，以推动其在中医药领域的更广泛应用和深入发展。1.3论文的主要工作该论文主要聚焦于机器学习的中医药科普系统的构建与应用。首先，论文进行了大量数据收集与整理工作，整合了中医药膳、病症证型等多方面的数据资源，并进行了标准化处理，为后续的机器学习模型构建奠定了坚实的基础。其次，论文成功构建了中医药病症判断的机器学习模型。同时，通过实体抽取技术和关联规则挖掘方法，论文从海量的中医古籍和现代文献中提取了关键实体，并揭示了它们之间的潜在关系，为后续的推荐算法提供了有力支持。在模型构建的基础上，论文进一步开发了中医药科普系统。该系统集知识查询、智能推荐于一体，不仅方便了公众对中医药知识的获取，还能根据用户的病症信息，智能推荐相应的中药方剂和证型。此外，系统还具备私人定制机制，能够根据管理者的意愿调整平台显示，不断优化平台，提升推荐效果。最后，为了验证该系统的有效性和实用性，论文进行了一系列严谨的评估实验。通过对比搜索资料等方式，全面评估了系统的性能、准确性和美观界面。实验结果表明，该系统在中医药科普方面具有较高的应用价值和推广前景。综上所述，该论文在数据收集与处理、机器学习模型构建与优化、系统开发与应用以及评估与验证等方面取得了显著成果，为构建基于机器学习的中医药科普系统提供了重要的理论和实践支持。1.4目前国内形式政策近年来，我国居民生活质量消费水平提高，同时保健意识与医疗消费意识大幅增强，人均医疗保健消费支出逐年增长。市场所需的医疗保健消费的日益增长为我国中药产业的发展奠定了良好的基础，同时，随着国民传统文化认知度不断提升及国内外中医药市场推广行动不断深入，中医药治疗手段国内及国际市场认可度的不断提高将为产业带来广阔的市场空间。中药配方颗粒产业发展迅猛，产业市场规模加速扩大。随着我国新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化深入发展，人口老龄化进程加快，健康服务业蓬勃发展，人民群众对中医药服务的需求越来越旺盛，叠加政策利好推动国内中药产业市场进入加速发展阶段。据卫健委发布报告数据显示，2021年，我国中药行业市场规模达6919亿元，同比增长12.39%。2020年全球新冠爆发以来，中药在抗疫治疗中起到了不可估量的正面作用，中药产业市场方能在经济大环境下滑态势下逆势增长。经初步统计预估，2022年，全国中药产业市场规模将突破7500亿元以上。2.中医药科普系统需开发相关技术2.1前端开发技术（1）Vue.js用户端的技术栈主要基于Vue.js框架，结合ElementUI进行前端界面的构建。Vue.js是一个构建数据驱动的web界面的渐进式框架，其设计目标是尽可能简单且高效地用于构建用户界面。Vue.js的响应式数据绑定和组件化的特性使得前端开发更加灵活和高效。管理端的技术栈同样基于Vue.js框架，但界面构建采用了Bootstrap。Bootstrap是一个开源的前端框架，它包含了丰富的Web组件，并且具有简洁、直观、易上手的优点。Bootstrap的栅格系统、样式库以及丰富的组件库使得开发者可以快速搭建出响应式、现代化的管理后台界面。（2）Element在界面设计方面，用户端严格遵循中医平台的常规色系，以传统中医文化为底蕴，融入现代设计元素，呈现出一种古典与现代相交融的美感。通过ElementUI丰富的组件库，用户端实现了界面的高度自定义，包括色彩、字体、图标等方面的个性化设置，使得整体界面风格既符合中医文化的特点，又满足了现代用户的审美需求。ElementUI是一套为Vue.js设计的组件库，它提供了丰富的PC端组件，帮助开发者快速构建出风格统一的前端页面。ElementUI的组件风格简洁、优雅，符合现代网页设计的审美趋势，同时也提供了良好的用户体验。在功能实现上，用户端提供了丰富的中医服务功能，包括中医知识查询、中药方剂推荐、病症自助判断等。用户可以通过简单的操作，轻松获取所需的中医信息，并根据个人情况选择合适的中药方剂或健康建议。在技术实现上，用户端基于Vue.js框架构建前端界面，通过Django框架实现后端逻辑处理和数据交互。MariaDB作为数据库管理系统，为用户端提供了稳定、高效的数据存储和查询服务。同时，PyCharm作为开发环境，为用户端的开发提供了强大的代码编辑、调试和测试功能。2.2后端开发技术（1）Python与用户端相似，管理端的开发也可以在PyCharm中进行。PyCharm不仅支持Vue.js的开发，还能与后端代码进行良好的集成，实现前后端开发的协同工作。（2）Django此外，管理端还需要与后端服务器进行交互，这里采用了Django框架作为后端服务器。Django是一个高级PythonWeb框架，它鼓励快速开发和干净、务实的设计。Django的MVT（模型-视图-模板）设计模式使得后端代码结构清晰，易于维护。同时，Django还提供了强大的数据库支持，通过对象关系映射技术可以方便地进行数据库操作。（3）MariaDB数据库方面，管理端采用了MariaDB作为存储后端。MariaDB是一个开源的关系型数据库管理系统，它兼容MySQL的协议和API，具有高性能、稳定性和可扩展性。通过Django的ORM技术，开发者可以方便地定义数据模型、进行数据库迁移以及执行查询操作。2.3开发环境用户端和管理端的技术栈均基于Vue.js和Python，但界面构建和交互方式有所不同。用户端注重用户体验和界面美观，采用了ElementUI组件库；而管理端则更注重功能的丰富性和操作的便捷性，采用了Bootstrap框架。同时，后端采用了Django框架和MariaDB数据库，实现了前后端的协同工作和数据的持久化存储。因此，在开发环境方面，没有过多的要求。整个系统充分利用了PyCharm这一强大的开发软件进行开发。PyCharm不仅支持Python语言的开发，更对Vue.js前端框架提供了出色的支持。语法高亮、代码提示以及强大的调试功能，使得开发者在编写和调试用户端代码时能够事半功倍。此外，PyCharm还集成了版本控制、测试工具等多种实用功能，为开发者提供了一个高效、便捷的开发环境。2.4可行性2.4.1经济可行性由于中药在国内的悠久历史和广泛应用，民众对中药有着天然的亲切感和兴趣。随着健康意识的提升，越来越多的人开始关注中药的保健和治疗作用。因此，国内中药科普网站将具有非常大的用户数量和非常高的访问量。同时，随着互联网的普及，人们获取信息的方式越来越便捷，中药科普网站能够为人们提供及时、便捷、准确的信息服务，满足公众对中药知识的学习需求。在技术实现方面，基于机器学习的中医药科普系统的开发成本相对较低，这得益于Django开发方式和Vue.js框架等开发工具的使用，自己可以完成，无其他开销。从中医药科普系统的维护成本上看，属于自己一套完整体系的代码，修改设计等都非常灵活，具有高内聚低耦合的特点，所以容易维护和迭代开发。作为一个开源数据库，MariaDB不需要支付任何许可费，这大大降低了企业的运营成本。与此同时，它还提供了按需升级和弹性伸缩的功能，可以帮助企业在不牺牲性能的前提下，有效控制成本。然而，我们也需要关注到中药科普网站面临的挑战。例如，中药知识体系庞大且复杂，需要确保网站内容的准确性和权威性；同时，如何以通俗易懂的方式向公众普及中药知识，也是一个需要思考的问题。此外，网站运营和推广也需要一定的投入和策略。综上所述，中药科普网站在国内外都具有一定的可行性，但需要全面考虑和规划市场需求、内容规划、技术实现和推广策略等方面。通过充分的市场调研和精妙的运营策略，中药科普网站有望为公众提供准确、便捷的信息服务，促进中药文化的传播和发展。2.4.2技术可行性从开发工具来看，选择了目前流行的Vue.js，它是一个流行的JavaScript开发框架，适用于构建单页面应用程序和更大规模的应用程序。ElementUI是一款基于Vue.js的组件库，能够快速开发出美观的、易于使用的前端页面。PyCharm具有强大的代码编辑功能，同时集成了功能强大的调试器等，可以为Python开发者提供高效便捷的开发体验。采用MariaDB数据库是因为它在处理大量并发访问和复杂查询方面表现出色。它支持行级锁定和多种事务隔离级别，可以有效地控制并发访问，提高系统的稳定性。同时支持可扩展系统的数据库架构，可以添加新的数据类型、函数、聚集函数和索引方法，这使得它可以适应不断变化的业务需求。它可以提供与MySQL相似的API和命令语法，使得现有的MySQL应用程序可以轻松迁移到MariaDB上。中医药科普系统主要利用机器学习实现病症、经方的关联和推荐。它从大量的数据中提取有用的信息关键字和模式，然后使用这些信息来预测。在疾病症状判断中，机器学习可以帮助我们从病人的症状中提取有用的信息，然后使用这些信息来分析病人可能的疾病。先收集大量的病人数据，包括他们的症状、疾病类型等信息，用来训练机器学习算法模型（如决策树、支持向量机、神经网络等），让模型学习到症状和疾病之间的关系；然后评估模型的性能，并根据需要进行优化，以提高模型的准确性和效率；最后将训练好的模型应用于新的病人数据，根据病人的症状来预测他们可能的疾病。2.5系统需求分析2.5.1功能需求分析中医药科普系统分为用户和管理员两种角色，用户无需登录即可访问中医药科普系统，管理员可对中医药科普系统进行增删改查等操作。（1）用户功能需求分析对于用户进入界面后可判断疾病、阅读中医典籍、辨识中药材、学习日常药膳搭配、常见病症等。用户功能如图2-1所示。图2-1用户功能图(2)管理者功能需求分析管理者可以进行栏目管理、栏目内容管理、中医典籍管理、药材管理、药膳管理、常见病症管理、日志管理、用户管理、轮播图管理。图2-2管理员功能图

2.5.2市场需求分析为了解大众对互联网中医药科普在网络上的使用，对社会人员和校内学生进行了问卷调查，从数据分析上看年龄大约在20-29岁之间用户较多，人们对网上看病的需求旺盛。所以，开发一个能根据病症推荐经方的网站很有必要。图2-3中药市场数据调查图3.中医药科普系统设计与实现3.1功能模块详细设计（1）中医药科普系统整体功能模块中医科普系统中用户可使用判断疾病、阅读中医典籍、学习中药材、药膳、常见疾病等功能，管理员可对中医科普系统页面进行管理，如图3-1。

图3-1系统总体结构图3.1.1用户功能设计疾病判断用户进入系统可利用自身症状进行勾选，查看相关可能出现的疾病，会出现可能的病因，以及表现的症状，再推荐相关治疗药物。图3-2疾病判断流程图中医典籍学习此栏目提供多部中医典籍，供用户查阅学习，提升网站的科普价值。中药材学习此栏目以图文并茂的方式向用户讲解各种中药材的来源、性状、鉴别、炮制方法、性味归经、功能主治、用法用量等知识，提高用户对中药材的认知水平，激发用户学习中医药的兴趣。药膳学习此栏目向用户讲述众多药膳的功用、适应症、原料、制作方法、用量等知识，普及药食同源的中医药理论，引导用户根据自身的需要选择合适的药膳，科学养生。常见病辨识与防治此栏目向用户展示常见疾病的症状、病因、防治方法、愈后等知识，增强用户的防治能力。3.1.2管理员功能设计用户管理管理员可通过此功能来进行对用户的添加、删除，以及更改用户的权限及信息。用户添加环节会对数据库进行用户名比对，若用户名不存在，即将信息表录入数据库，并对密码进行加密处理，保障用户密码安全。图3-2用户管理流程图栏目管理管理员可通过栏目管理来对主页所展示的栏目，进行编辑、添加。栏目内容管理管理员可通过栏目内容管理来为栏目添加或更改内容、图片。书籍管理管理员可通过书籍管理功能对中医典籍中所存放的书籍进行添加、编辑，以及对部分优质书籍设置全站推荐。药材管理管理员可通过药材管理功能对中药材页面所展示的药材进行添加、编辑介绍，以及设置药材展示状态。药膳管理管理员可通过药膳管理功能对药膳页面所展示的药膳进行添加、编辑制作方法，以及设置药膳展示状态。常见病症管理管理员可通过常见病症管理来对常见病症页面进行添加新病症，更改病症症状、食疗方式、病症分类等。轮播图管理方便管理对主页轮播大图进行添加、编辑。日志管理记录管理员账户的登录记录、操作记录、报错记录，该记录前端界面无法删除。3.2数据库设计3.2.1数据库E-R图图3-3系统总体结构图E-R图是由实体及其关系构成的图，根据图4-4中的E-R图我们可以更清楚地描述系统涉及到的实体之间的相互关系。3.2.2数据库表结构设计（1）管理员用户密码管理表表3-1管理员表列名数据类型允许为空主键/外键IDInt否主键账号Varchar否密码Varchar否（2）书籍信息表表3-2书籍表列名数据类型允许为空主键/外键IDInt否主键书名Varchar否图书Varchar是作者Varchar是书的类型Varchar是是否推荐Varchar是（3）药材信息表表3-3药材表列名数据类型允许为空主键/外键IDInt否主键名称Varchar是图片Varchar是效果Varchar否描述Varchar是（3）药膳信息表表3-4药膳表列名数据类型允许为空主键/外键IDInt否主键名称Varchar是描述Varchar否状态Varchar否（3）病症信息表表3-5病症表列名数据类型允许为空主键/外键IDInt否主键病名Varchar是表现Varchar是类型Varchar是推荐服药Varchar是

4.系统实现4.1用户模块首页用户访问中医药科普系统时所展示的主页画面，主页呈现了由管理员推荐的精选食谱、热门药材。每逢节假日，管理员会采用宣传大屏祝贺及分布活动，如图4-1。图4-1首页展示图疾病判断用户可通过主页跳转疾病判断页面，选择出现的不适症状来进行初步诊断，通过算法比对，将出示适合的药物、药膳，来达到判断诊断功能。决策树是机器学习领域中的一种重要方法，其实质上是通过树形数据结构来展示决策过程的模型。该模型在实际应用中表现出了强大的分类和预测能力。决策树的构建过程是一个严谨而富有逻辑性的过程。首先，它需要根据一定的算法，对训练数据进行深入的分析和处理。在这个过程中，决策树会从数据中提取出各种特征，这些特征可能是数值型的，也可能是类别型的，它们共同构建了数据的多维度描述。决策树会根据这些特征的重要程度进行逐步分层。这个过程就像是在构建一棵大树，每一个特征都相当于一个树枝分叉点，将数据集划分为不同的子集。重要的特征会被放在靠近根节点的位置，因为它们对于整个决策过程的影响更为显著。而那些相对不那么重要的特征，则会被放在树的较深层次，作为对决策的进一步细化。通过这样的分层处理，决策树最终构建出一个从根节点到子节点的路径集。每一条路径都代表了一种可能的决策过程，从最初的数据输入，到最终的分类或预测结果。这些路径不仅展示了决策的逻辑过程，也为我们提供了对数据的深入理解。决策树是一种强大而灵活的机器学习模型。它不仅能够处理各种类型的数据，还能够根据数据的特性自动调整模型的结构。所以在实际应用中，决策树被广泛用于分类、回归、聚类等多种任务。图4-2疾病判断结果展示实现疾病判断的部分代码展示：区分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.33,random_state=42)#实例化模型model=tree.DecisionTreeClassifier(random_state=42)#模型训练model.fit(X_train,y_train)#内容映射index=0foriinrange(len(set_x)):ifset_x[i]==keyword:index=ibreak#数据转换index=pd.DataFrame([index])#模型预测y_pred=model.predict(index.values.reshape(1,-1))#获取对应的结果y_decode=set_y[y_pred[0]]list=Ill.objects.filter(name__contains=y_decode)serializer=IllSerializer(list,many=True)returnAPIResponse(code=0,msg='查询成功',data=serializer.data)图4-3疾病判断时序图中医典籍用户可通过主页跳转中医典籍页面，该页面将书籍进行了分类与推荐。图4-4中医典籍页面展示图4-5用户阅读中医典籍流程图中药材用户可通过主页跳转到中药材页面，该页面展示了大多数常见中药材，点开中药材即显示药材类别、功能主治、药物用量、生长环境等。图4-6药材详细展示图图4-7用户学习中药材流程图药膳用户可通过主页跳转到药膳页面，该界面展示了药膳的制作方法、功能良效。图4-8药膳页面展示图4-9用户使用药膳功能流程图常见病症用户可通过主页跳转到常见病症页面，该页面展示了日常有可能遇到的常见疾病，详细解释了每个疾病所出现的症状以及推荐的食疗方法。图4-10常见病症页面展示图4-11用户查找常见病症流程图4.2管理员模块用户管理用户管理界面实现了管理员对用户进行添加、编辑、删除用户，通过角色栏对用户进行赋权。

图4-12用户管理界面展示图4-13管理员操作用户管理流程图栏目管理栏目管理界面实现了管理员对主页推荐栏目进行添加、编辑，方便管理员对页面进行界面式管理。图4-14栏目管理界面展示图4-15栏目管理流程图栏目内容管理栏目内容管理界面实现了管理员对以创建的栏目，添加、编辑所要推荐的药材、药膳。图4-16栏目内容管理页面展示图4-17栏目内容管理流程图书籍管理书籍管理界面实现了管理员对书籍页面添加新书、编辑、分类书籍信息，设置推荐权重等功能。图4-18书籍管理页面展示图4-19书籍管理流程图实现疾病判断的部分代码展示（1）书籍管理前端核心代码consthandleOk=()=>{

myform.value

?.validate()

.then(()=>{

letformData={};

if(){

formD=

}

if(modal.form.src){

formData.src=modal.form.src

}

formData.id=modal.form.id

formData.auth=modal.form.auth

formData.type=modal.form.type

formData.recommand=modal.form.recommand

if(modal.editFlag){

updateApi({

id:modal.form.id

},formData)

.then((res)=>{

hideModal();

getColumnList();

})

.catch((err)=>{

console.log(err);

message.warn(err.msg||"操作失败")

});

}else{

createApi(formData)

.then((res)=>{

hideModal();

getColumnList();

})

.catch((err)=>{

console.log(err);

message.warn(err.msg||"操作失败")

});

}

})

.catch((err)=>{

console.log('不能为空');

});};（2）书籍管理后端代码@api_view(['GET'])deflist_api(request):ifrequest.method=='GET':keyword=Nonekeyword=request.GET.get('type',None)carousel=Noneifkeyword==None:carousel=Book.objects.filter(recommand=1)else:carousel=Book.objects.filter(type=keyword,recommand=1).order_by('-id','state')serializer=BookSerializer(carousel,many=True)returnAPIResponse(code=0,msg='查询成功',data=serializer.data)@api_view(['POST'])defcreate(request):serializer=SaveBookSerializer(data=request.data)ifserializer.is_valid():serializer.save()returnAPIResponse(code=0,msg='创建成功',data=serializer.data)else:print(serializer.errors)utils.log_error(request,'参数错误')returnAPIResponse(code=1,msg='创建失败')@api_view(['POST'])defupdate(request):try:pk=request.GET.get('id',-1)book=Book.objects.get(pk=pk)exceptBook.DoesNotExist:returnAPIResponse(code=1,msg='对象不存在')serializer=UpdateBookSerializer(book,data=request.data)ifserializer.is_valid():serializer.save()returnAPIResponse(code=0,msg='保存成功',data=serializer.data)else:print(serializer.errors)utils.log_error(request,'参数错误')returnAPIResponse(code=1,msg='更新失败'药材管理药材管理界面实现了管理员对药材页面添加新药材，编辑药材信息，设置推荐权重等功能。图4-20药材管理页面展示图4-21药材管理流程图药膳管理药膳管理界面实现了管理员对药材页面添加新药膳、编辑药膳描述、功效等信息。图4-22药膳管理页面展示图4-23药膳管理流程图常见病症管理常见病症管理界面实现了管理员对常见病症页面中的病症信息更新或添加新病症等。图4-24常见病症管理页面展示图4-25常见病症管理流程图轮播图管理轮播图管理界面实现了管理员对主页轮播图进行更新替换图片，设置页数。图4-26轮播图管理页面展示图4-27轮播图管理流程图日志管理日志管理界面实现了对管理员一定程度的监管，后台记录管理员登录地址信息，操作记录，报错记录等，日志前端无权限删除日志。图4-28登录日志功能展示图4-29登录日志记录时序图登录管理员提交数据库代码

获取请求者IP信息图4-30操作日志功能展示图4-31操作日志记录时序表管理员操作并提交日志总体代码记录错误日志代码5.系统测试5.1测试环境测试环境是软件开发中的一个环节，用于验证和测试软件的功能、性能和稳定性，以确保在正式部署之前软件能够正常运行。PyCharm自带测试功能：PyCharm是一款功能非常全面的开发工具，不仅可以使用代码编写、模拟预览，还可以使用命令行模式开启中医药科普系统的前端以及后端，以及对前端代码的逻辑验证。测试数据库：为了避免对运营中的数据库造成影响，因此创建了服务于测试使用的独立数据库。3.安全性测试：为了避免出现用户隐私泄漏和数据库信息泄漏情况出现，应当进行安全性测试，确保数据库中存放的用户数据得到保护。5.2测试策略和方法测试策略和方法是软件测试过程中用于规划和执行测试活动的方法论和实践。1.需求分析：在测试开始前，要对中医药科普系统有一定的了解，确保测试覆盖全面性。2.测试计划：测试计划应明确测试的范围、目标、资源需求、测试进度，以及测试方法和策略的选择。3.测试类型选择：根据中医药科普系统本地搭建的情况，再此采用了安全性测试、集成测试。4.手动测试：手动测试是常见的测试方法，通过人工操作和验证来检查软件的功能和用户体验。测试人员应根据测试用例执行测试，并记录测试结果和问题。5.回归测试：在软件开发过程中，随着功能和代码的变更，需要进行回归测试，确保新的更改没有引入新的问题或破坏现有功能。6.安全性测试：对于涉及用户隐私和数据安全的系统，应进行安全性测试，检查系统的漏洞和弱点，并提出相应的安全改进建议。7.集成测试：在多个模块或组件进行集成时，需要进行集成测试，确保各个组件之间的接口和功能正常工作。5.3测试的内容和步骤测试的内容和步骤可以根据具体的项目和需求进行调整，以下是测试过程中的内容和步骤：测试计划：测试运行采用人工检测，尝试使用不同操作方式，测试功能稳定性和查验功能，以及操作期间是否存在漏洞。2.测试用例设计和编写：根据需求和功能规范设计测试用例，覆盖不同的测试场景和边界条件。3.环境搭建和配置：配置测试环境，包括软件、硬件和网络环境，设置测试数据和测试工具。4.手动测试执行：执行测试用例，按照预定步骤进行测试，记录测试结果和问题，并与开发团队合作进行问题解决。测试结果分析如下表5.1所示。表5.1被测功能特性标识符特性描述优先级SRS-001数据分析中SRS-002病症判断高SRS-003书籍查看中SRS-004登录低表5.2验证病症判断能够被处理测试项编号STSRS-001优先级高测试项描述验证病症判断能够被处理预置条件页面被打开.且当前处在病症判断页上用例序号输入执行步期望结果001无点击病症点击判断存在病症则显示，不存在则提示002无点击多个病症点击判断病症过多，提示平台暂无法判断出来003无不点病症点击判断系统弹出错误提示5.异常处理和问题跟踪：发现问题和异常情况时，记录并报告问题，跟踪问题的解决过程，进行验证和确认。6.回归测试：针对软件的变更进行回归测试，确保新的更改没有引入新问题或破坏现有功能。其中需要注意的是，测试过程中的内容和步骤可能会根据具体项目和开发方法论的不同而有所差异。因此，在实际测试中，应根据项目需求和实际开发情况进行调整和补充。5.4测试运行和结果分析网站测试和运行结果分析是测试过程中至关重要的，它们能够帮助确定中医药科普系统今后运营的质量和稳定性。以下是测试运行和结果分析的步骤：测试运行：测试运行采用人工检测，尝试使用不同操作方式，测试功能稳定性和查验功能，以及操作期间是否存在漏洞。问题记录：在测试过程中，发现的问题和异常情况都会一并记录。为每个出现的问题分配一个唯一的标识符，并记录问题的详细描述、重现步骤和环境信3.测试结果收集：收集测试执行过程中的各项指标和数据，如测试用例的执行状态、通过率、失败率等。记录测试结果，包括通过的测试用例数量、失败的测试用例数量、问题数量等。4.结果分析和评估：分析测试结果，比较实际结果与预期结果的差异。根据测试结果评估软件系统的质量和稳定性。识别和分类问题，了解问题的严重程度和影响范围。5.报告和汇总：撰写测试报告，总结测试过程、结果和问题。提供可视化的测试结果和统计信息，如图表、表格等形式。向相关团队和利益相关者分享测试结果，包括问题概况、风险评估和建议。测试结果分析如下表1.3所示。表5.3缺陷数据度量被测试对象总数致命严重一般提示设计错误赋值错误算法错误接口错误功能错误其他系统功能8035O00280O系统性能3003O00003O系统GUI规范50014OOO1l3合计16O3940O29436.系统优化：根据测试结果和市场调研情况分析，根据问题不断解决系统有可能出现的问题，优化系统UI界面，扩展更多人性化功能。通过网站测试和运行结果分析，网站技术人员可以及时发现和解决问题，提高中医药科普系统的质量和可靠性。同时，通过对测试结果的评估和总结，还可以提供有价值的反馈和建议，以方便网站技术人员排查可能存在的风险。6.总结和展望总结：本论文主要研究中医药科普系统的实现，目的是加强公众利用现代科技手段，可以根据症状查看可能出现的相关疾病，及时做出诊断。本系统由疾病判断、中医典籍、中药材、药膳、常见病症等功能模块组成，各个功能基本完善。中医药科普的知识量庞大，可添加大量的数据并能及时的匹配出最相关的信息，因此有很大的数据发展空间。展望：系统目前依靠用户输入的症状的方式来实现疾病诊断、从而推荐合适经方，后续可以借助计算视觉技术和、传感设备从而获取用户的五官、皮肤、呼吸、脉搏等信息从而实现望闻问切，可以方便用户足不出户即可上网诊断，并且能够很大提高疾病判断功能和中医知识推荐功能的准确率。

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