1.一种中医概念的五脏归属判定系统，其特征在于，包括
关键词筛选模块a，其用于输入五脏和需要判定的中医概念，并输出关键词和权重；其具体过程为：将默认的五脏概念，结合中医基本理论和辩证体系的基本概念，构建关键词，关键词的权重值为1；权重值可通过方剂数据处理模块b和五脏判别模型生成模块c的参数反馈自动调节；
方剂数据处理模块b，其包括方剂信息集合模块b1和若干学习模块；
方剂信息集合模块b1，其用于在基础数据总库中筛选出所有包含关键词的数据，数据导入基础数据库，经标准化后得到基础方剂信息集；
若干学习模块，每种学习模块采用不同的规则对标准化后的基础方剂信息集进行分割，得到对应的学习集；
多次重复后建立被判断概念方剂集合模块b9；
五脏判别模型生成模块c，其包括若干规则生成模块，每种规则生成模块基于对应的学习集，在随机森林算法的基础上，通过调控生成规则树；
所有规则树构成按比例组合五脏判定模型c8；
五脏模型应用和结果输出模块d，其用于将被判断概念方剂集合模块b9的数据应用至按比例组合五脏判定模型c8，获得需要判定的中医概念和五脏的相似程度，并输出结果。
2.根据权利要求1所述的中医概念的五脏归属判定系统，其特征在于，所述学习模块包括五脏方剂组成集学习模块b2、五脏方剂剂量集学习模块b3、五脏方剂归经集学习模块b4、五脏方剂性味集学习模块b5、五脏方剂炮制集学习模块b6、五脏方剂煎服方法集学习模块b7和五脏方剂朝代集学习模块b8。
3.根据权利要求1或2所述的中医概念的五脏归属判定系统，其特征在于，所述学习模块均基于方剂信息集合模块b1，其通过人工智能，分别以组成数据量、剂量数据量、归经数据量、性味数据量、炮制数据量、煎服方法数据量和朝代数据量为规则，对标准化后的基础方剂信息集进行分割，得到对应的组成学习集、剂量学习集、归经学习集、性味学习集、炮制学习集、煎服方法学习集和朝代学习集。
4.根据权利要求1所述的中医概念的五脏归属判定系统，其特征在于，所述规则生成模块包括五脏方剂组成规则生成模块c1、五脏方剂剂量规则生成模块c2、五脏方剂归经规则生成模块c3、五脏方剂性味规则生成模块c4、五脏方剂炮制规则生成模块c5、五脏方剂煎服方法规则生成模块c6和五脏方剂朝代规则生成模块c7。
5.根据权利要求1或4所述的中医概念的五脏归属判定系统，其特征在于，所述规则生成模块分别在五脏方剂组成集学习模块b2、五脏方剂剂量集学习模块b3、五脏方剂归经集学习模块b4、五脏方剂性味集学习模块b5、五脏方剂炮制集学习模块b6、五脏方剂煎服方法集学习模块b7和五脏方剂朝代集学习模块b8的基础上，分别基于五脏各脏的不同方剂组成、不同方剂剂量、不同方剂归经、不同方剂性味、不同方剂炮制、不同方剂煎服方法和不同方剂朝代，在随机森林算法的基础上，通过人工智能调控生成对应的规则树。
6.根据权利要求1所述的中医概念的五脏归属判定系统，其特征在于，在按比例组合五脏判定模型c8上建立智能调控模块e，其用于根据生成规则树的熵值和规则集的袋外误差，智能调节关键词筛选模块a和方剂数据处理模块b。
7.根据权利要求1所述的中医概念的五脏归属判定系统，其特征在于，所述关键词权重值的调节方法为：通过定向增加或减少某一关键词的权重，并比较权重改变后总体模型的校验参数，来验证权限变更的合理性；若合理，则保留权重变更；若不合理，则还原初始权重；重复上述过程，完成对所有关键词的权重调节，获得最合理的模型对应权重。