舌诊是中医独特而又重要的内容,是通过观察舌头的色泽、形态的变化来辅助诊断的重要方法。在本论文中,通过现代计算机技术,对舌苔图像进行检测、分析,结合中医理论和专家经验,提供准确、快速、智能化的中医药材推荐方法,对中医的传承、创新以及推广都具有非常重要的意义。深度学习是目前人工智能方向非常热门的方法,在计算机视觉、目标检测、自然语言处理等多个领域上取得喜人的成果。本论文使用深度学习方法,通过深度神经网络模型,实现对舌苔图像的特征提取以及根据舌苔特征推荐相适应的中医药材。本论文致力于解决当前中医药材推荐使用中需要特定专业人员才能进行中医药材的推荐使用,利用深度神经网络模型和大量的舌苔图像数据,通过提取舌苔图像特征,利用舌苔图像与药材之间的强关联性,推荐与舌苔图像相对症的中医药材和中医处方,对中医药材的推荐及中医处方的生成具有一定的辅助作用。由于在舌苔、处方的数据缺乏,没有足够多、质量高的舌苔图像数据库,本论文首先通过舌苔数据采集系统,直接利用智能移动设备,在医院门诊部门采集舌诊图像,并采集与之相对应的处方数据,实现构建舌苔图像数据库和构造相关的实验数据集;其次分别使用主成分分析和自编码器等方法实现了对舌苔的特征提取任务;然后设计一种基于深度神经网络的中医药材推荐模型和一种用于从中医药材候选集筛选相关药材组成处方的算法;最后分别实现了基于矩阵分解和中医药材推荐模型,并用于对中医药材推荐以及中医处方生成。从而实现了依据舌苔图像特征来推荐与之相对症的中医药材和中医处方。