1.基于大数据分析的高血压诊疗数据分布式调控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、获取待测高血压患者的历史诊疗数据，生成待测高血压患者的诊疗特征，所述诊疗特征包括生活习惯特征、诊疗监测数据特征及诊疗方案特征；

S2、获取历史数据中患者诊疗监测数据特征与待测高血压患者诊疗监测数据特征之间的匹配值，并筛选匹配值大于阈值的所有历史用户对应的诊疗医生及相应的诊疗方案，得到筛选的每个诊疗方案对应的诊疗方案特征；匹配所得诊疗方案特征与待测高血压患者诊疗方案特征之间的干扰值；并获取待测高血压患者生活习惯特征分别与待测高血压患者诊疗方案特征及匹配所得诊疗方案特征之间的适配评估值；

S3、结合S2中分析的干扰值及适配评估值情况，预测S2中每个匹配的诊疗方案与待测高血压患者之间的综合诊疗分析值，并按照综合诊疗分析值从小到大的顺序生成待测高血压患者的诊疗挂号候选序列；

S4、获取待测高血压患者挂号时对应的各个诊疗医生的候诊数据，得到待测高血压患者的最佳诊疗挂号对象，推荐给待测高血压患者，并将待测高血压患者的诊疗特征发送给相应的最佳诊疗挂号对象；

所述S1中生活习惯特征为待测高血压患者相邻两次监测血压期间的饮食及运动在数据库中对应的特征值，待测高血压患者相邻两次监测血压期间的饮食及运动在数据库中对应的特征值等于饮食特征值与运动特征值之和，所述饮食特征值表示待测高血压患者相邻两次监测血压期间每天的饮食状态分别在数据库中查询数值的平均值，所述运动特征值表示待测高血压患者相邻两次监测血压期间每天的运动状态分别在数据库中对应查询数值的平均值；

所述诊疗监测数据特征为待测高血压患者的历史诊疗数据中前n次血压监测结果构成的集合，并第前n次血压监测结果对应时间至第前1次血压监测结果对应时间之间的时长记为T，所述n为数据库中预置的常数；

所述诊疗方案特征为待测高血压患者的历史诊疗数据中最近一次诊疗方案对应的诊疗信息构成的集合，所述诊疗信息包括食用的诊疗药物及诊疗建议；

所述S2中得到筛选的每个诊疗方案对应的诊疗方案特征的方法包括以下步骤：

S201、获取历史数据中患者诊疗监测数据特征与待测高血压患者诊疗监测数据特征之间的匹配值，构建平面直角坐标系，所述平面直角坐标系为以标准间隔时长为x轴且以血压监测数据为y轴构成的坐标系；获取历史数据中每个患者诊疗监测数据特征对应的折线，记为第一特征折线，所述每个患者诊疗监测数据特征中的每个血压监测结果均对应第一特征折线中的一个节点，所述第一特征折线为平面直角坐标系中各个相邻节点的连线，所述标准间隔时长为相应患者诊疗检测数据特征中各个血压监测数据对应的时间与第一个血压监测数据对应时间的差值；

将待测高血压患者诊疗监测数据特征对应的折线，记为第二特征折线；

将历史数据中第i个患者诊疗监测数据特征对应第一特征折线相应的函数记为Fi(x)，将待测高血压患者诊疗监测数据特征对应第二特征折线相应的函数记为F(x)；

左右平移函数F(x)且使平移后的F(x)与函数Fi(x)之间重合的x取值范围的长度为T时，将平移后的F(x)记为Fp(x)，将重合的x取值范围记为[x1，x1+T]，计算Fp(x)与Fi(x)在[x1，x1+T]范围内的数据偏差量，记为Pi，x＝x1+T x＝x1+T

所述Pi＝[∫x＝x1 |Fp(x)‑Fi(x)|dx]/[∫x＝x1 |Fp(x)|dx]；

历史数据中第i个患者诊疗监测数据特征与待测高血压患者诊疗监测数据特征之间的匹配值等于x1为不同值时分别对应的各个Pi的最小值；

S202、筛选匹配值大于阈值的所有历史用户对应的诊疗医生及相应的诊疗方案，并将所得诊疗医生与相应诊疗方案进行绑定，所述阈值为数据库中预置的常数；

S203、获取S202中筛选的各个诊疗方案对应的诊疗信息构成的集合，得到筛选的每个诊疗方案对应的诊疗方案特征。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的高血压诊疗数据分布式调控方法，其特征在于：所述S2中匹配所得诊疗方案特征与待测高血压患者诊疗方案特征之间的干扰值时，获取匹配所得诊疗方案特征中的诊疗信息对应的诊疗药物相应的药物禁忌，并查询数据库预置表单中每种药物禁忌对应的药物干扰值，所述数据库预置表单中诊疗药物的每种药物禁忌对应的唯一的药物干扰值；获取所得药物禁忌与待测高血压患者诊疗方案特征中诊疗药物的成分的交集，并将所得交集中各个元素对应的药物干扰值之和作为匹配的所得诊疗方案特征与待测高血压患者诊疗方案特征之间的干扰值；

所述S2中获取待测高血压患者生活习惯特征分别与待测高血压患者诊疗方案特征及匹配所得诊疗方案特征之间的适配评估值的方法包括以下步骤：S211、获取待测高血压患者生活习惯特征，记为Q1，获取待测高血压患者诊疗方案特征中的诊疗建议及匹配所得诊疗方案特征中的诊疗建议，将待测高血压患者诊疗方案特征中的诊疗建议中饮食及运动情况对应的生活习惯特征记为Q2，将匹配的第k个诊疗方案特征中的诊疗建议中饮食及运动情况对应的生活习惯特征记为Q3k；

S212、获取Q1与Q2之间的适配评估值，记为G1，获取Q1与Q3k之间的适配评估值，记为G2，所述G1＝R{Q2}/Q1，所述G2k＝R{Q3k}/Q1，所述Q1≠0，其中，R{}表示适配评估函数，当适配评估函数内的变量Q2或Q3k小于Q1时，则相应变量在适配评估函数中对应的值为Q1，当适配评估函数内的变量Q2或Q3k大于等于Q1时，则相应变量在适配评估函数中对应的值为相应变量的值，R{Q2}与R{Q3k}中的Q2与Q3k均为适配评估函数的变量。

3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的高血压诊疗数据分布式调控方法，其特征在于：S3中预测每个匹配的诊疗方案与待测高血压患者之间的综合诊疗分析值的方法包括以下步骤：S31、获取待测高血压患者诊疗方案特征中的诊疗建议中饮食及运动情况对应的生活习惯特征Q2，获取匹配的第k个诊疗方案特征中的诊疗建议中饮食及运动情况对应的生活习惯特征Q3k；

S32、获取匹配的所得诊疗方案特征与待测高血压患者诊疗方案特征之间的干扰值，将匹配的第k个诊疗方案特征与待测高血压患者诊疗方案特征之间的干扰值记为Hk；

S33、得到匹配的第k个诊疗方案与待测高血压患者之间的综合诊疗分析值，记为Wk，所述Wk＝a1·Hk+a2·(Q3k‑Q2)，其中，a1与a2均为数据库中预置的常数；

按照综合诊疗分析值从小到大的顺序生成待测高血压患者的诊疗挂号候选序列时，诊疗挂号候选序列中的元素为相应综合诊疗分析值对应诊疗方案绑定的诊疗医生。

4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的高血压诊疗数据分布式调控方法，其特征在于：所述S4中得到待测高血压患者的最佳诊疗挂号对象的方法包括以下步骤：S41、获取待测高血压患者的诊疗挂号候选序列，记为E；

S42、获取待测高血压患者挂号时对应的各个诊疗医生的候诊数据，并将所得各个诊疗医生的候诊数据分别与E中各个元素对应的诊疗医生进行绑定，得到待测高血压患者的诊疗挂号医生候诊数据序列，所述候诊数据表示候诊人数与历史数据中相应诊疗医生平均单位时间内候诊人数的比值；

S43、得到待测高血压患者的最佳诊疗挂号对象，最佳诊疗挂号对象为待测高血压患者的诊疗挂号医生候诊数据序列中各个元素对应的序号与相应元素对应候诊数据的乘积的最小值；

所述待测高血压患者的最佳诊疗挂号对象对应一个医生。

5.基于大数据分析的高血压诊疗数据分布式调控系统，所述系统基于权利要求1‑4任意一项所述的基于大数据分析的高血压诊疗数据分布式调控方法实现，其特征在于，所述系统包括以下模块：诊疗特征生成模块，所述诊疗特征生成模块获取待测高血压患者的历史诊疗数据，生成待测高血压患者的诊疗特征，所述诊疗特征包括生活习惯特征、诊疗监测数据特征及诊疗方案特征；

诊疗方案分析模块，所述诊疗方案分析模块获取历史数据中患者诊疗监测数据特征与待测高血压患者诊疗监测数据特征之间的匹配值，并筛选匹配值大于阈值的所有历史用户对应的诊疗医生及相应的诊疗方案，得到筛选的每个诊疗方案对应的诊疗方案特征；匹配所得诊疗方案特征与待测高血压患者诊疗方案特征之间的干扰值；并获取待测高血压患者生活习惯特征分别与待测高血压患者诊疗方案特征及匹配所得诊疗方案特征之间的适配评估值；

候选序列预测模块，所述候选序列预测模块结合诊疗方案分析模块中分析的干扰值及适配评估值情况，预测诊疗方案分析模块中每个匹配的诊疗方案与待测高血压患者之间的综合诊疗分析值，并按照综合诊疗分析值从小到大的顺序生成待测高血压患者的诊疗挂号候选序列；

最佳诊疗挂号对象筛选模块，所述最佳诊疗挂号对象筛选模块获取待测高血压患者挂号时对应的各个诊疗医生的候诊数据，得到待测高血压患者的最佳诊疗挂号对象，推荐给待测高血压患者，并将待测高血压患者的诊疗特征发送给相应的最佳诊疗挂号对象。

6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的高血压诊疗数据分布式调控系统，其特征在于：所述诊疗方案分析模块包括特征匹配分析单元、诊疗方案特征提取单元、特征干扰分析单元及适配评估单元，所述特征匹配分析单元获取历史数据中患者诊疗监测数据特征与待测高血压患者诊疗监测数据特征之间的匹配值；

所述诊疗方案特征提取单元筛选匹配值大于阈值的所有历史用户对应的诊疗医生及相应的诊疗方案，得到筛选的每个诊疗方案对应的诊疗方案特征；

所述特征干扰分析单元分析匹配所得诊疗方案特征与待测高血压患者诊疗方案特征之间的干扰值；

所述适配评估单元获取待测高血压患者生活习惯特征分别与待测高血压患者诊疗方案特征及匹配所得诊疗方案特征之间的适配评估值。