层InputLayer
HRV心率变异X
指尖温度
肤电反应GSR
舌象拍照资料
主观报告今日梦境、气感描述、饮食
2.中继层TranstionLayer
使用自然语言处理NLP将丹经句子转为结构语义图semanticvectraph
将生理资料编码成「五行数据阵列」Metal→0.2,Water→0.8...
3.对位层AligCore
对b五行图与丹经架构，寻找异常共振区例如：肾气浮动对应「命门火衰」
检测数据偏移与词义偏差，推估「气机失调模型」
4.预测层ProjectiveLayer
基於历史训练与模糊逻辑，推估调理方向、可能变化走向如：虚火转实热、yAn虚转Y寒
5.语言输出NarrativeEngine
将所有分析结果以文言混合现代语输出，模拟真人道士的语气与结论
例如：「气浮於表，肝yAn有余，宜引其下行，佐以甘凉，勿过辛热。」
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