1.一种用于电子病历知识约简效能评估的多种群协同熵级联方法，其特征在于：具体步骤如下：A.利用云计算中Map操作与Reduce操作将大规模电子病历数据集划分成n个不同的电子病历优化数据子集EMR1,EMR2,...,EMRn；

B.设计多进化种群协同熵CH(Memplex1,Memeplex2,...,Memeplexn)，构建相邻进化种群相似度矩阵PSM，设计第i个进化种群Memeplexi的知识约简效能评估计算方法EMi，用于第i个电子病历优化数据子集EMRi的知识约简效能评估；

C.根据影响电子病历优化数据子集知识约简效能的进化种群分布规律，构造一种级联评估指标矩阵Zi，并进行该指标矩阵的迭代优化，然后进一步构造级联矩阵Zi的闭包矩阵Zi*，求出级联评估指标矩阵的最优评估矩阵Zi′；

D.第i个进化种群Memeplexi利用知识约简效能评估计算方法EMi和级联评估指标矩阵的最优矩阵Zi′，求出第i个电子病历优化数据子集EMRi的知识约简效能评估精度值epi；

E.比较上述求出的知识约简效能评估精度epi与预先设定的评估精度值λ关系如下：如果epi≤λ，则第i个进化种群Memeplexi对第i个电子病历优化数据子集EMRi的知识约简效能评估过程结束，接下来，将转向第i+1个种群Memeplexi+1进行第i+1个电子病历优化数据子集EMRi+1的知识约简效能评估过程；

如果epi＞λ，则第i个进化种群Memeplexi继续进行上述第i个电子病历优化数据子集EMRi的知识约简效能评估，进一步优化效能评估精度epi，直至满足epi＝λ；

F.求出上述电子病历知识约简效能最优评估精度

2.根据权利要求1所述一种用于电子病历知识约简效能评估的多种群协同熵级联方法，其特征在于：所述步骤B中所述设计多进化种群协同熵CH(Memplex1,Memeplex2,...,Memeplexn)，构建相邻进化种群相似度矩阵PSM，设计第i个进化种群Memeplexi的知识约简效能评估计算方法EMi，用于第i个电子病历优化数据子集EMRi的知识约简效能评估；具体步骤如下：a.设用于电子病历优化数据子集知识约简效能评估的第1个进化种群为Memeplex1，第2个进化种群为Memeplex2，以此类推，第i个进化种群为Memeplexi，第n个进化种群为Memeplexn；

b.计算相邻的第i个和第i+1个进化种群间的级联系数为αi，计算公式为其中gi为在第i个进化种群中寻找出最优进化个体的迭代次数，gi+1为在第i+1个进化种群中寻找出最优进化个体的迭代次数，e为自然常数，取值为2.72；

c.设计n个进化种群的协同熵为CH(Memplex1,Memeplex2,...,Memeplexn)，计算公式为其中n为参与电子病历优化数据子集知识约简效能评估的进化种群数，|Memeplexi|第i个进化种群Memeplexi内进化个体数，αi为相邻进化种群间的级联系数；

d.构建进化种群的相似度矩阵PSM，定义为

其中 为第i个进化种群内寻找出最优进化个体和最差进化个体的迭代次数权重系数比率，计算公式为其中gi为第i个进化种群寻找出最优进化个体的迭代次数，gj为寻找出最差进化个体的迭代次数；

e.设计参与电子病历知识约简效能评估的进化种群重要度增长系数为 其计算公式为其中exp(·)为以自然常数e为底的指数函数，e的取值为2.72；

f.构建面向云计算框架MapReduce的n层电子病历知识约简效能评估协同熵矩阵LCM，其具体定义为其中每个元素 的计算方法如下：

g.设计第i个电子病历优化数据子集EMRi的知识约简效能一致性评估计算方法EMi为

3.根据权利要求1所述一种用于电子病历知识约简效能评估的多种群协同熵级联方法，其特征在于：所述步骤C中根据影响电子病历优化数据子集知识约简效能的进化种群分布规律，构造一种级联评估指标矩阵Zi，并进行该指标矩阵的迭代优化，然后进一步构造级联矩阵Zi的闭包矩阵Zi*，求出级联评估指标矩阵的最优评估矩阵Zi′；具体步骤如下：a.根据影响电子病历优化数据子集知识约简效能的进化种群分布规律，设计级联评估指标矩阵Zi的初始矩阵Z1为其中初始矩阵Z1中每个元素 ε取常量值为2.18；

b.设计Z2矩阵为将Z1最右边一列移走而在最左边增加一列 向量，e为自然常数，取值为2.72，可得到矩阵Z2为同样设计Z3矩阵为将Z2最右边一列移走而在最左边增加一列 向量，得到矩阵Z3为c.对于i≥0，按照上述级联优化方式，将Zi矩阵的计算方法设计为将Zi-1最右边一列移走，而在最左边增加一列 向量，其具体公式为d.构造级联矩阵Zi的闭包矩阵为Zi*，该矩阵具体定义如下：

e.构造两个常量辅助线性矩阵B和C，其具体构造公式为

和

f.构造联联评估指标矩阵Zi的优化矩阵Zi′为

其中运算符 为求常量辅助线性矩阵B和C的笛卡尔积。