技术特征：
1.一种基于鼻出血伴随症状预测疾病的系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块：用于从病例库中获取以鼻出血作为临床第一主诉症状病例，获取病例鼻出血伴随症状以及对应的疾病名称，建立鼻出血疾病原始数据集；数据划分模块：用于根据鼻出血发病的原因，将鼻出血分为局部疾病和全身疾病，并对鼻出血疾病原始数据集进行数据划分；向量化模块：用于分别提取数据集中每个病例对应的鼻出血伴随症状的关键特征，对鼻出血伴随症状进行向量化表示；数据聚类模块：用于分别采用基于改进的鲸鱼算法优化的聚类算法对对局部疾病数据集和全身疾病数据集聚类；疾病预测模块：用于对待测病例进行数据划分和聚类，在聚类类别中通过计算语义相似度的方式进行疾病预测。2.根据权利要求1所述基于鼻出血伴随症状预测疾病的系统，其特征在于，所述聚类模块具体用于：初始化鲸鱼优化算法所需参数和鲸群位置；通过适应度函数计算鲸群个体的适应度，筛选出最佳位置；基于当前最佳位置进行包围猎物、狩猎行为、搜索猎物，搜索猎物的过程中通过莱维飞行优化搜索位置；若位置更新后的鲸群个体的适应度高于更新前的适应度，采用更新后的位置替代原位置，否则保留原位置；迭代更新直到达到设定迭代次数或者适应度值小于设定精度。3.根据权利要求1所述基于鼻出血伴随症状预测疾病的系统，其特征在于，所述包围猎物和狩猎行为时，计算系数向量a、c：a＝2ar
1-a，a＝2-2t/t
max
c＝2r
2
r
1
、r
2
均为取值范围在[0,1]之间的随机向量，t为当前迭代次数，t
max
为最大迭代次数；当|a|<1，鲸鱼有p
i
的概率选择收缩包围机制和1-p
i
的概率选择螺旋狩猎行为来更新鲸鱼的位置，位置更新公式为：p为[0,1]之间的一个随机数，p
i
为(0,1)之间的常数。4.根据权利要求3所述基于鼻出血伴随症状预测疾病的系统，其特征在于，当|a|≥1，搜索猎物，通过莱维飞行优化搜索位置的位置更新公式为：搜索猎物，通过莱维飞行优化搜索位置的位置更新公式为：其中，x
*
(t)为当前全局最优位置，x(t)为鲸鱼当前位置，为点对点乘法，levy(β)表示参数为β的莱维分布，其中，
γ为标准的gamma函数，u、v均服从正态分布。5.根据权利要求3所述基于鼻出血伴随症状预测疾病的系统，其特征在于，上述预测模块具体包括：数据划分单元：用于分别从向量化的局部疾病数据集和全身疾病数据集中随机选取多个向量，分别计算上述多个向量的均值向量，分别计算待测病例的鼻出血伴随症状特征向量与所述均值向量之间的欧式距离，选取距离最小的均指向量所在数据集作为待测病例的数据划分结果；聚类单元：用于计算待测病例的鼻出血伴随症状特征向量与对应的数据集的聚类中心点之间的欧式距离，对待测疾病聚类；相似度计算单元：用于计算待测病例的鼻出血伴随症状特征向量与待测疾病聚类类别中各个样本的余弦相似度，并将对应的疾病名称按照相似度降序排列作为疾病预测结果。6.一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以实现如权利要求1～5任一项所述的系统。7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机实现权利要求1～5任一项所述的系统。