基于機器學習的中醫藥科普系統目錄TOC\t"一級,1,參考文獻,1,致謝,1,二級,2,三級,3"\h62911.緒論 摘要：傳統的中醫經驗傳承方式存在傳承損耗，為了彌補傳統傳承方式的不足，本文提出構建基于機器學習的中醫藥科普系統。該系統利用實體抽取技術和關聯規則挖掘方法，形成可靠的數據基礎，進而軟件系統實現對病癥證型與方劑的可靠推薦。此舉不僅有助于提升中醫方劑撰寫的效率，還能為廣大民眾提供科學、便捷的中醫藥科普服務，提升民眾對中醫藥的認知和信任，有助于推動中醫藥文化的普及。關鍵詞:機器學習；中醫藥科普系統；數據挖掘；1.緒論1.1選題背景與意義隨著時代科技的迅猛發展，機器學習技術在各個領域得到了廣泛應用。然而，在中醫藥領域，尤其是中醫藥知識的傳承和科普方面，傳統的方法仍然占據主導地位。傳統的中醫經驗傳承主要依賴于師徒之間口傳心授，這種方式存在信息傳遞的局限性，容易導致知識的遺漏和誤解。同時，中醫藥的科普教育也相對滯后，難以滿足公眾對中醫藥知識的需求。因此，如何利用現代科技手段，推進中醫藥知識的傳承和科普，成為了急迫需要解決的問題。構建基于機器學習的中醫藥科普系統具有重要的現實意義。首先，通過機器學習技術的應用，可以實現對中醫方劑、證型等專業信息，實行智能化處理和推薦，一定程度提高中醫診療的效率和準確性。其次，該系統能夠為公眾提供科學、權威的中醫藥知識，增強民眾對經過歷史傳承下來的中醫藥技術給予信任和認可，推動中醫藥文化的發展。此外，通過科普教育，可以提高公眾對中醫藥的認知水平，促進中醫藥在醫療保健領域的應用和推廣，為解決公眾的醫療保健問題提供有力支持。綜上所述，基于機器學習的中醫藥科普系統的研究具有重要的理論價值和實踐意義。它不僅有助于推動中醫藥領域的科技創新和知識傳承，還能夠為公眾提供優質的中醫藥科普服務，促進中醫藥事業的健康發展。1.2選題研究現狀機器學習在中醫藥領域的應用研究在國內外呈現出積極的發展態勢，但仍存在一些挑戰和未解決的問題。在國內，隨著大數據、云計算等技術的快速發展，機器學習在中醫藥領域的應用得到了廣泛關注。研究人員通過運用機器學習算法，對中醫藥大數據進行挖掘和分析，實現了對中醫藥方劑的精準推薦、疾病的預測與診斷等目標。例如，基于深度學習的中醫辨證論治模型，能夠根據患者的癥狀信息，自動推理出合適的中醫證型和方劑，提高了中醫診療的效率和準確性。此外，一些研究還關注于將自然語言處理、計算機視覺等技術與中醫藥知識相結合，實現對古籍醫案、舌象等的智能化分析和處理。在國外，雖然中醫藥的研究起步較晚，但至21世紀以來，也取得了一些重要進展。一些國際研究團隊開始探索將機器學習應用于中醫藥領域，主要集中在中藥有效成分的篩選、中藥與西藥的相互作用研究等方面。通過與國外研究機構的合作與交流，國內中醫藥領域的機器學習研究也得以借鑒國際先進經驗和技術，推動研究水平的不斷提升。然而，需要注意的是，目前機器學習在中醫藥領域的應用仍面臨一些挑戰。一方面，中醫藥數據的標準化和規范化程度較低，數據質量參差不齊，給機器學習算法的應用帶來了一定難度。另一方面，中醫藥知識的復雜性和多樣性也給機器學習模型的構建和優化帶來了挑戰。因此，未來需要進一步加強中醫藥數據的整合與共享，完善數據標準和質量控制體系，同時探索更加適合中醫藥特點的機器學習算法和模型。不論國內還是國外，機器學習的中醫藥的研究現狀始終呈現出積極的發展趨勢，但仍需要克服一些技術和管理上的難題，以推動其在中醫藥領域的更廣泛應用和深入發展。1.3論文的主要工作該論文主要聚焦于機器學習的中醫藥科普系統的構建與應用。首先，論文進行了大量數據收集與整理工作，整合了中醫藥膳、病癥證型等多方面的數據資源，并進行了標準化處理，為后續的機器學習模型構建奠定了堅實的基礎。其次，論文成功構建了中醫藥病癥判斷的機器學習模型。同時，通過實體抽取技術和關聯規則挖掘方法，論文從海量的中醫古籍和現代文獻中提取了關鍵實體，并揭示了它們之間的潛在關系，為后續的推薦算法提供了有力支持。在模型構建的基礎上，論文進一步開發了中醫藥科普系統。該系統集知識查詢、智能推薦于一體，不僅方便了公眾對中醫藥知識的獲取，還能根據用戶的病癥信息，智能推薦相應的中藥方劑和證型。此外，系統還具備私人定制機制，能夠根據管理者的意愿調整平臺顯示，不斷優化平臺，提升推薦效果。最后，為了驗證該系統的有效性和實用性，論文進行了一系列嚴謹的評估實驗。通過對比搜索資料等方式，全面評估了系統的性能、準確性和美觀界面。實驗結果表明，該系統在中醫藥科普方面具有較高的應用價值和推廣前景。綜上所述，該論文在數據收集與處理、機器學習模型構建與優化、系統開發與應用以及評估與驗證等方面取得了顯著成果，為構建基于機器學習的中醫藥科普系統提供了重要的理論和實踐支持。1.4目前國內形式政策近年來，我國居民生活質量消費水平提高，同時保健意識與醫療消費意識大幅增強，人均醫療保健消費支出逐年增長。市場所需的醫療保健消費的日益增長為我國中藥產業的發展奠定了良好的基礎，同時，隨著國民傳統文化認知度不斷提升及國內外中醫藥市場推廣行動不斷深入，中醫藥治療手段國內及國際市場認可度的不斷提高將為產業帶來廣闊的市場空間。中藥配方顆粒產業發展迅猛，產業市場規模加速擴大。隨著我國新型工業化、信息化、城鎮化、農業現代化深入發展，人口老齡化進程加快，健康服務業蓬勃發展，人民群眾對中醫藥服務的需求越來越旺盛，疊加政策利好推動國內中藥產業市場進入加速發展階段。據衛健委發布報告數據顯示，2021年，我國中藥行業市場規模達6919億元，同比增長12.39%。2020年全球新冠爆發以來，中藥在抗疫治療中起到了不可估量的正面作用，中藥產業市場方能在經濟大環境下滑態勢下逆勢增長。經初步統計預估，2022年，全國中藥產業市場規模將突破7500億元以上。2.中醫藥科普系統需開發相關技術2.1前端開發技術（1）Vue.js用戶端的技術棧主要基于Vue.js框架，結合ElementUI進行前端界面的構建。Vue.js是一個構建數據驅動的web界面的漸進式框架，其設計目標是盡可能簡單且高效地用于構建用戶界面。Vue.js的響應式數據綁定和組件化的特性使得前端開發更加靈活和高效。管理端的技術棧同樣基于Vue.js框架，但界面構建采用了Bootstrap。Bootstrap是一個開源的前端框架，它包含了豐富的Web組件，并且具有簡潔、直觀、易上手的優點。Bootstrap的柵格系統、樣式庫以及豐富的組件庫使得開發者可以快速搭建出響應式、現代化的管理后臺界面。（2）Element在界面設計方面，用戶端嚴格遵循中醫平臺的常規色系，以傳統中醫文化為底蘊，融入現代設計元素，呈現出一種古典與現代相交融的美感。通過ElementUI豐富的組件庫，用戶端實現了界面的高度自定義，包括色彩、字體、圖標等方面的個性化設置，使得整體界面風格既符合中醫文化的特點，又滿足了現代用戶的審美需求。ElementUI是一套為Vue.js設計的組件庫，它提供了豐富的PC端組件，幫助開發者快速構建出風格統一的前端頁面。ElementUI的組件風格簡潔、優雅，符合現代網頁設計的審美趨勢，同時也提供了良好的用戶體驗。在功能實現上，用戶端提供了豐富的中醫服務功能，包括中醫知識查詢、中藥方劑推薦、病癥自助判斷等。用戶可以通過簡單的操作，輕松獲取所需的中醫信息，并根據個人情況選擇合適的中藥方劑或健康建議。在技術實現上，用戶端基于Vue.js框架構建前端界面，通過Django框架實現后端邏輯處理和數據交互。MariaDB作為數據庫管理系統，為用戶端提供了穩定、高效的數據存儲和查詢服務。同時，PyCharm作為開發環境，為用戶端的開發提供了強大的代碼編輯、調試和測試功能。2.2后端開發技術（1）Python與用戶端相似，管理端的開發也可以在PyCharm中進行。PyCharm不僅支持Vue.js的開發，還能與后端代碼進行良好的集成，實現前后端開發的協同工作。（2）Django此外，管理端還需要與后端服務器進行交互，這里采用了Django框架作為后端服務器。Django是一個高級PythonWeb框架，它鼓勵快速開發和干凈、務實的設計。Django的MVT（模型-視圖-模板）設計模式使得后端代碼結構清晰，易于維護。同時，Django還提供了強大的數據庫支持，通過對象關系映射技術可以方便地進行數據庫操作。（3）MariaDB數據庫方面，管理端采用了MariaDB作為存儲后端。MariaDB是一個開源的關系型數據庫管理系統，它兼容MySQL的協議和API，具有高性能、穩定性和可擴展性。通過Django的ORM技術，開發者可以方便地定義數據模型、進行數據庫遷移以及執行查詢操作。2.3開發環境用戶端和管理端的技術棧均基于Vue.js和Python，但界面構建和交互方式有所不同。用戶端注重用戶體驗和界面美觀，采用了ElementUI組件庫；而管理端則更注重功能的豐富性和操作的便捷性，采用了Bootstrap框架。同時，后端采用了Django框架和MariaDB數據庫，實現了前后端的協同工作和數據的持久化存儲。因此，在開發環境方面，沒有過多的要求。整個系統充分利用了PyCharm這一強大的開發軟件進行開發。PyCharm不僅支持Python語言的開發，更對Vue.js前端框架提供了出色的支持。語法高亮、代碼提示以及強大的調試功能，使得開發者在編寫和調試用戶端代碼時能夠事半功倍。此外，PyCharm還集成了版本控制、測試工具等多種實用功能，為開發者提供了一個高效、便捷的開發環境。2.4可行性2.4.1經濟可行性由于中藥在國內的悠久歷史和廣泛應用，民眾對中藥有著天然的親切感和興趣。隨著健康意識的提升，越來越多的人開始關注中藥的保健和治療作用。因此，國內中藥科普網站將具有非常大的用戶數量和非常高的訪問量。同時，隨著互聯網的普及，人們獲取信息的方式越來越便捷，中藥科普網站能夠為人們提供及時、便捷、準確的信息服務，滿足公眾對中藥知識的學習需求。在技術實現方面，基于機器學習的中醫藥科普系統的開發成本相對較低，這得益于Django開發方式和Vue.js框架等開發工具的使用，自己可以完成，無其他開銷。從中醫藥科普系統的維護成本上看，屬于自己一套完整體系的代碼，修改設計等都非常靈活，具有高內聚低耦合的特點，所以容易維護和迭代開發。作為一個開源數據庫，MariaDB不需要支付任何許可費，這大大降低了企業的運營成本。與此同時，它還提供了按需升級和彈性伸縮的功能，可以幫助企業在不犧牲性能的前提下，有效控制成本。然而，我們也需要關注到中藥科普網站面臨的挑戰。例如，中藥知識體系龐大且復雜，需要確保網站內容的準確性和權威性；同時，如何以通俗易懂的方式向公眾普及中藥知識，也是一個需要思考的問題。此外，網站運營和推廣也需要一定的投入和策略。綜上所述，中藥科普網站在國內外都具有一定的可行性，但需要全面考慮和規劃市場需求、內容規劃、技術實現和推廣策略等方面。通過充分的市場調研和精妙的運營策略，中藥科普網站有望為公眾提供準確、便捷的信息服務，促進中藥文化的傳播和發展。2.4.2技術可行性從開發工具來看，選擇了目前流行的Vue.js，它是一個流行的JavaScript開發框架，適用于構建單頁面應用程序和更大規模的應用程序。ElementUI是一款基于Vue.js的組件庫，能夠快速開發出美觀的、易于使用的前端頁面。PyCharm具有強大的代碼編輯功能，同時集成了功能強大的調試器等，可以為Python開發者提供高效便捷的開發體驗。采用MariaDB數據庫是因為它在處理大量并發訪問和復雜查詢方面表現出色。它支持行級鎖定和多種事務隔離級別，可以有效地控制并發訪問，提高系統的穩定性。同時支持可擴展系統的數據庫架構，可以添加新的數據類型、函數、聚集函數和索引方法，這使得它可以適應不斷變化的業務需求。它可以提供與MySQL相似的API和命令語法，使得現有的MySQL應用程序可以輕松遷移到MariaDB上。中醫藥科普系統主要利用機器學習實現病癥、經方的關聯和推薦。它從大量的數據中提取有用的信息關鍵字和模式，然后使用這些信息來預測。在疾病癥狀判斷中，機器學習可以幫助我們從病人的癥狀中提取有用的信息，然后使用這些信息來分析病人可能的疾病。先收集大量的病人數據，包括他們的癥狀、疾病類型等信息，用來訓練機器學習算法模型（如決策樹、支持向量機、神經網絡等），讓模型學習到癥狀和疾病之間的關系；然后評估模型的性能，并根據需要進行優化，以提高模型的準確性和效率；最后將訓練好的模型應用于新的病人數據，根據病人的癥狀來預測他們可能的疾病。2.5系統需求分析2.5.1功能需求分析中醫藥科普系統分為用戶和管理員兩種角色，用戶無需登錄即可訪問中醫藥科普系統，管理員可對中醫藥科普系統進行增刪改查等操作。（1）用戶功能需求分析對于用戶進入界面后可判斷疾病、閱讀中醫典籍、辨識中藥材、學習日常藥膳搭配、常見病癥等。用戶功能如圖2-1所示。圖2-1用戶功能圖(2)管理者功能需求分析管理者可以進行欄目管理、欄目內容管理、中醫典籍管理、藥材管理、藥膳管理、常見病癥管理、日志管理、用戶管理、輪播圖管理。圖2-2管理員功能圖

2.5.2市場需求分析為了解大眾對互聯網中醫藥科普在網絡上的使用，對社會人員和校內學生進行了問卷調查，從數據分析上看年齡大約在20-29歲之間用戶較多，人們對網上看病的需求旺盛。所以，開發一個能根據病癥推薦經方的網站很有必要。圖2-3中藥市場數據調查圖3.中醫藥科普系統設計與實現3.1功能模塊詳細設計（1）中醫藥科普系統整體功能模塊中醫科普系統中用戶可使用判斷疾病、閱讀中醫典籍、學習中藥材、藥膳、常見疾病等功能，管理員可對中醫科普系統頁面進行管理，如圖3-1。

圖3-1系統總體結構圖3.1.1用戶功能設計疾病判斷用戶進入系統可利用自身癥狀進行勾選，查看相關可能出現的疾病，會出現可能的病因，以及表現的癥狀，再推薦相關治療藥物。圖3-2疾病判斷流程圖中醫典籍學習此欄目提供多部中醫典籍，供用戶查閱學習，提升網站的科普價值。中藥材學習此欄目以圖文并茂的方式向用戶講解各種中藥材的來源、性狀、鑒別、炮制方法、性味歸經、功能主治、用法用量等知識，提高用戶對中藥材的認知水平，激發用戶學習中醫藥的興趣。藥膳學習此欄目向用戶講述眾多藥膳的功用、適應癥、原料、制作方法、用量等知識，普及藥食同源的中醫藥理論，引導用戶根據自身的需要選擇合適的藥膳，科學養生。常見病辨識與防治此欄目向用戶展示常見疾病的癥狀、病因、防治方法、愈后等知識，增強用戶的防治能力。3.1.2管理員功能設計用戶管理管理員可通過此功能來進行對用戶的添加、刪除，以及更改用戶的權限及信息。用戶添加環節會對數據庫進行用戶名比對，若用戶名不存在，即將信息表錄入數據庫，并對密碼進行加密處理，保障用戶密碼安全。圖3-2用戶管理流程圖欄目管理管理員可通過欄目管理來對主頁所展示的欄目，進行編輯、添加。欄目內容管理管理員可通過欄目內容管理來為欄目添加或更改內容、圖片。書籍管理管理員可通過書籍管理功能對中醫典籍中所存放的書籍進行添加、編輯，以及對部分優質書籍設置全站推薦。藥材管理管理員可通過藥材管理功能對中藥材頁面所展示的藥材進行添加、編輯介紹，以及設置藥材展示狀態。藥膳管理管理員可通過藥膳管理功能對藥膳頁面所展示的藥膳進行添加、編輯制作方法，以及設置藥膳展示狀態。常見病癥管理管理員可通過常見病癥管理來對常見病癥頁面進行添加新病癥，更改病癥癥狀、食療方式、病癥分類等。輪播圖管理方便管理對主頁輪播大圖進行添加、編輯。日志管理記錄管理員賬戶的登錄記錄、操作記錄、報錯記錄，該記錄前端界面無法刪除。3.2數據庫設計3.2.1數據庫E-R圖圖3-3系統總體結構圖E-R圖是由實體及其關系構成的圖，根據圖4-4中的E-R圖我們可以更清楚地描述系統涉及到的實體之間的相互關系。3.2.2數據庫表結構設計（1）管理員用戶密碼管理表表3-1管理員表列名數據類型允許為空主鍵/外鍵IDInt否主鍵賬號Varchar否密碼Varchar否（2）書籍信息表表3-2書籍表列名數據類型允許為空主鍵/外鍵IDInt否主鍵書名Varchar否圖書Varchar是作者Varchar是書的類型Varchar是是否推薦Varchar是（3）藥材信息表表3-3藥材表列名數據類型允許為空主鍵/外鍵IDInt否主鍵名稱Varchar是圖片Varchar是效果Varchar否描述Varchar是（3）藥膳信息表表3-4藥膳表列名數據類型允許為空主鍵/外鍵IDInt否主鍵名稱Varchar是描述Varchar否狀態Varchar否（3）病癥信息表表3-5病癥表列名數據類型允許為空主鍵/外鍵IDInt否主鍵病名Varchar是表現Varchar是類型Varchar是推薦服藥Varchar是

4.系統實現4.1用戶模塊首頁用戶訪問中醫藥科普系統時所展示的主頁畫面，主頁呈現了由管理員推薦的精選食譜、熱門藥材。每逢節假日，管理員會采用宣傳大屏祝賀及分布活動，如圖4-1。圖4-1首頁展示圖疾病判斷用戶可通過主頁跳轉疾病判斷頁面，選擇出現的不適癥狀來進行初步診斷，通過算法比對，將出示適合的藥物、藥膳，來達到判斷診斷功能。決策樹是機器學習領域中的一種重要方法，其實質上是通過樹形數據結構來展示決策過程的模型。該模型在實際應用中表現出了強大的分類和預測能力。決策樹的構建過程是一個嚴謹而富有邏輯性的過程。首先，它需要根據一定的算法，對訓練數據進行深入的分析和處理。在這個過程中，決策樹會從數據中提取出各種特征，這些特征可能是數值型的，也可能是類別型的，它們共同構建了數據的多維度描述。決策樹會根據這些特征的重要程度進行逐步分層。這個過程就像是在構建一棵大樹，每一個特征都相當于一個樹枝分叉點，將數據集劃分為不同的子集。重要的特征會被放在靠近根節點的位置，因為它們對于整個決策過程的影響更為顯著。而那些相對不那么重要的特征，則會被放在樹的較深層次，作為對決策的進一步細化。通過這樣的分層處理，決策樹最終構建出一個從根節點到子節點的路徑集。每一條路徑都代表了一種可能的決策過程，從最初的數據輸入，到最終的分類或預測結果。這些路徑不僅展示了決策的邏輯過程，也為我們提供了對數據的深入理解。決策樹是一種強大而靈活的機器學習模型。它不僅能夠處理各種類型的數據，還能夠根據數據的特性自動調整模型的結構。所以在實際應用中，決策樹被廣泛用于分類、回歸、聚類等多種任務。圖4-2疾病判斷結果展示實現疾病判斷的部分代碼展示：區分訓練集和測試集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.33,random_state=42)#實例化模型model=tree.DecisionTreeClassifier(random_state=42)#模型訓練model.fit(X_train,y_train)#內容映射index=0foriinrange(len(set_x)):ifset_x[i]==keyword:index=ibreak#數據轉換index=pd.DataFrame([index])#模型預測y_pred=model.predict(index.values.reshape(1,-1))#獲取對應的結果y_decode=set_y[y_pred[0]]list=Ill.objects.filter(name__contains=y_decode)serializer=IllSerializer(list,many=True)returnAPIResponse(code=0,msg='查詢成功',data=serializer.data)圖4-3疾病判斷時序圖中醫典籍用戶可通過主頁跳轉中醫典籍頁面，該頁面將書籍進行了分類與推薦。圖4-4中醫典籍頁面展示圖4-5用戶閱讀中醫典籍流程圖中藥材用戶可通過主頁跳轉到中藥材頁面，該頁面展示了大多數常見中藥材，點開中藥材即顯示藥材類別、功能主治、藥物用量、生長環境等。圖4-6藥材詳細展示圖圖4-7用戶學習中藥材流程圖藥膳用戶可通過主頁跳轉到藥膳頁面，該界面展示了藥膳的制作方法、功能良效。圖4-8藥膳頁面展示圖4-9用戶使用藥膳功能流程圖常見病癥用戶可通過主頁跳轉到常見病癥頁面，該頁面展示了日常有可能遇到的常見疾病，詳細解釋了每個疾病所出現的癥狀以及推薦的食療方法。圖4-10常見病癥頁面展示圖4-11用戶查找常見病癥流程圖4.2管理員模塊用戶管理用戶管理界面實現了管理員對用戶進行添加、編輯、刪除用戶，通過角色欄對用戶進行賦權。

圖4-12用戶管理界面展示圖4-13管理員操作用戶管理流程圖欄目管理欄目管理界面實現了管理員對主頁推薦欄目進行添加、編輯，方便管理員對頁面進行界面式管理。圖4-14欄目管理界面展示圖4-15欄目管理流程圖欄目內容管理欄目內容管理界面實現了管理員對以創建的欄目，添加、編輯所要推薦的藥材、藥膳。圖4-16欄目內容管理頁面展示圖4-17欄目內容管理流程圖書籍管理書籍管理界面實現了管理員對書籍頁面添加新書、編輯、分類書籍信息，設置推薦權重等功能。圖4-18書籍管理頁面展示圖4-19書籍管理流程圖實現疾病判斷的部分代碼展示（1）書籍管理前端核心代碼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||"操作失敗")

});

}else{

createApi(formData)

.then((res)=>{

hideModal();

getColumnList();

})

.catch((err)=>{

console.log(err);

message.warn(err.msg||"操作失敗")

});

}

})

.catch((err)=>{

console.log('不能為空');

});};（2）書籍管理后端代碼@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='查詢成功',data=serializer.data)@api_view(['POST'])defcreate(request):serializer=SaveBookSerializer(data=request.data)ifserializer.is_valid():serializer.save()returnAPIResponse(code=0,msg='創建成功',data=serializer.data)else:print(serializer.errors)utils.log_error(request,'參數錯誤')returnAPIResponse(code=1,msg='創建失敗')@api_view(['POST'])defupdate(request):try:pk=request.GET.get('id',-1)book=Book.objects.get(pk=pk)exceptBook.DoesNotExist:returnAPIResponse(code=1,msg='對象不存在')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,'參數錯誤')returnAPIResponse(code=1,msg='更新失敗'藥材管理藥材管理界面實現了管理員對藥材頁面添加新藥材，編輯藥材信息，設置推薦權重等功能。圖4-20藥材管理頁面展示圖4-21藥材管理流程圖藥膳管理藥膳管理界面實現了管理員對藥材頁面添加新藥膳、編輯藥膳描述、功效等信息。圖4-22藥膳管理頁面展示圖4-23藥膳管理流程圖常見病癥管理常見病癥管理界面實現了管理員對常見病癥頁面中的病癥信息更新或添加新病癥等。圖4-24常見病癥管理頁面展示圖4-25常見病癥管理流程圖輪播圖管理輪播圖管理界面實現了管理員對主頁輪播圖進行更新替換圖片，設置頁數。圖4-26輪播圖管理頁面展示圖4-27輪播圖管理流程圖日志管理日志管理界面實現了對管理員一定程度的監管，后臺記錄管理員登錄地址信息，操作記錄，報錯記錄等，日志前端無權限刪除日志。圖4-28登錄日志功能展示圖4-29登錄日志記錄時序圖登錄管理員提交數據庫代碼

獲取請求者IP信息圖4-30操作日志功能展示圖4-31操作日志記錄時序表管理員操作并提交日志總體代碼記錄錯誤日志代碼5.系統測試5.1測試環境測試環境是軟件開發中的一個環節，用于驗證和測試軟件的功能、性能和穩定性，以確保在正式部署之前軟件能夠正常運行。PyCharm自帶測試功能：PyCharm是一款功能非常全面的開發工具，不僅可以使用代碼編寫、模擬預覽，還可以使用命令行模式開啟中醫藥科普系統的前端以及后端，以及對前端代碼的邏輯驗證。測試數據庫：為了避免對運營中的數據庫造成影響，因此創建了服務于測試使用的獨立數據庫。3.安全性測試：為了避免出現用戶隱私泄漏和數據庫信息泄漏情況出現，應當進行安全性測試，確保數據庫中存放的用戶數據得到保護。5.2測試策略和方法測試策略和方法是軟件測試過程中用于規劃和執行測試活動的方法論和實踐。1.需求分析：在測試開始前，要對中醫藥科普系統有一定的了解，確保測試覆蓋全面性。2.測試計劃：測試計劃應明確測試的范圍、目標、資源需求、測試進度，以及測試方法和策略的選擇。3.測試類型選擇：根據中醫藥科普系統本地搭建的情況，再此采用了安全性測試、集成測試。4.手動測試：手動測試是常見的測試方法，通過人工操作和驗證來檢查軟件的功能和用戶體驗。測試人員應根據測試用例執行測試，并記錄測試結果和問題。5.回歸測試：在軟件開發過程中，隨著功能和代碼的變更，需要進行回歸測試，確保新的更改沒有引入新的問題或破壞現有功能。6.安全性測試：對于涉及用戶隱私和數據安全的系統，應進行安全性測試，檢查系統的漏洞和弱點，并提出相應的安全改進建議。7.集成測試：在多個模塊或組件進行集成時，需要進行集成測試，確保各個組件之間的接口和功能正常工作。5.3測試的內容和步驟測試的內容和步驟可以根據具體的項目和需求進行調整，以下是測試過程中的內容和步驟：測試計劃：測試運行采用人工檢測，嘗試使用不同操作方式，測試功能穩定性和查驗功能，以及操作期間是否存在漏洞。2.測試用例設計和編寫：根據需求和功能規范設計測試用例，覆蓋不同的測試場景和邊界條件。3.環境搭建和配置：配置測試環境，包括軟件、硬件和網絡環境，設置測試數據和測試工具。4.手動測試執行：執行測試用例，按照預定步驟進行測試，記錄測試結果和問題，并與開發團隊合作進行問題解決。測試結果分析如下表5.1所示。表5.1被測功能特性標識符特性描述優先級SRS-001數據分析中SRS-002病癥判斷高SRS-003書籍查看中SRS-004登錄低表5.2驗證病癥判斷能夠被處理測試項編號STSRS-001優先級高測試項描述驗證病癥判斷能夠被處理預置條件頁面被打開.且當前處在病癥判斷頁上用例序號輸入執行步期望結果001無點擊病癥點擊判斷存在病癥則顯示，不存在則提示002無點擊多個病癥點擊判斷病癥過多，提示平臺暫無法判斷出來003無不點病癥點擊判斷系統彈出錯誤提示5.異常處理和問題跟蹤：發現問題和異常情況時，記錄并報告問題，跟蹤問題的解決過程，進行驗證和確認。6.回歸測試：針對軟件的變更進行回歸測試，確保新的更改沒有引入新問題或破壞現有功能。其中需要注意的是，測試過程中的內容和步驟可能會根據具體項目和開發方法論的不同而有所差異。因此，在實際測試中，應根據項目需求和實際開發情況進行調整和補充。5.4測試運行和結果分析網站測試和運行結果分析是測試過程中至關重要的，它們能夠幫助確定中醫藥科普系統今后運營的質量和穩定性。以下是測試運行和結果分析的步驟：測試運行：測試運行采用人工檢測，嘗試使用不同操作方式，測試功能穩定性和查驗功能，以及操作期間是否存在漏洞。問題記錄：在測試過程中，發現的問題和異常情況都會一并記錄。為每個出現的問題分配一個唯一的標識符，并記錄問題的詳細描述、重現步驟和環境信3.測試結果收集：收集測試執行過程中的各項指標和數據，如測試用例的執行狀態、通過率、失敗率等。記錄測試結果，包括通過的測試用例數量、失敗的測試用例數量、問題數量等。4.結果分析和評估：分析測試結果，比較實際結果與預期結果的差異。根據測試結果評估軟件系統的質量和穩定性。識別和分類問題，了解問題的嚴重程度和影響范圍。5.報告和匯總：撰寫測試報告，總結測試過程、結果和問題。提供可視化的測試結果和統計信息，如圖表、表格等形式。向相關團隊和利益相關者分享測試結果，包括問題概況、風險評估和建議。測試結果分析如下表1.3所示。表5.3缺陷數據度量被測試對象總數致命嚴重一般提示設計錯誤賦值錯誤算法錯誤接口錯誤功能錯誤其他系統功能8035O00280O系統性能3003O00003O系統GUI規范50014OOO1l3合計16O3940O29436.系統優化：根據測試結果和市場調研情況分析，根據問題不斷解決系統有可能出現的問題，優化系統UI界面，擴展更多人性化功能。通過網站測試和運行結果分析，網站技術人員可以及時發現和解決問題，提高中醫藥科普系統的質量和可靠性。同時，通過對測試結果的評估和總結，還可以提供有價值的反饋和建議，以方便網站技術人員排查可能存在的風險。6.總結和展望總結：本論文主要研究中醫藥科普系統的實現，目的是加強公眾利用現代科技手段，可以根據癥狀查看可能出現的相關疾病，及時做出診斷。本系統由疾病判斷、中醫典籍、中藥材、藥膳、常見病癥等功能模塊組成，各個功能基本完善。中醫藥科普的知識量龐大，可添加大量的數據并能及時的匹配出最相關的信息，因此有很大的數據發展空間。展望：系統目前依靠用戶輸入的癥狀的方式來實現疾病診斷、從而推薦合適經方，后續可以借助計算視覺技術和、傳感設備從而獲取用戶的五官、皮膚、呼吸、脈搏等信息從而實現望聞問切，可以方便用戶足不出戶即可上網診斷，并且能夠很大提高疾病判斷功能和中醫知識推薦功能的準確率。

參考文獻于天赫,朱晨陽,曲姍姍,等.對中醫藥文化科普現狀的思考[J].中國中醫藥現代遠程教育,2021,19(18):3.DOI:10.3969/j.issn.1672-2779.2021.18.076.王珍珍,沈芳潔,陳芳.立體化新媒體互聯網科普平臺在中醫藥用藥管理中的應用[J].中醫藥管理雜志,2022,30(08):188-190.DOI:10.16690/ki.1007-9203.2022.08.074.傅俊英,廖菁.中醫藥科普教育的現狀分析及發展戰略[J].中醫藥管理雜志,2007(03):213-215.DOI:10.16690/ki.1007-9203.2007.03.038.周璨.基于機器學習的中醫方證推薦系統[D].桂林電子科技大學,2022.DOI:10.27049/ki.ggldc.2021.000567.展志宏,戴國華,張叢惠等.中醫智能辨證多決策模型構建思路與方法[J/OL].中華中醫藥學刊:1-10[2024-01-05].張凱歌,商洪才,朱勇等.建設中國中醫藥臨床案例成果庫，推動中醫醫案創新發展[J/OL].中國實驗方劑學雜志:1-5[2024-01-08]./10.13422/ki.syfjx.20240563.蔣曉煌.中醫藥健康科普的創