由于计划生育人口政策以及生活成本增高的影响,我国人口出生率下降,社会老龄化趋势日趋严重。与此同时,老年人随着年龄增长身体健康状况令人堪忧、社会医疗资源供给不足、家庭结构转换,造成巨大的社会养老压力。中医脉诊是收集病情、判断疾病的重要方式之一,可以对老年人的身体状况进行相对全面的评估。利用目前获取的老年人脉象数据,依据中医脉诊理论知识,本研究提出马尔可夫决策过程和蒙特卡罗搜索相结合搭建一个脉象识别模型,对老年人的身体健康状况进行客观评估。本研究将收集到的数据直接用于训练现有的一些基础模型,发现在脉象识别实验中表现为准确率相对较低、经验轨迹冗余较大、结果易出现雷同等问题。因此进一步提出两种对基础模型进行中医脉象的适应性改善:首先,本研究提出优化强化学习路径特征分类的脉象识别法。是在以马尔可夫决策过程与蒙特卡罗搜索相结合的基础模型上,添加特征选择机制和脉象分类的部分。具体的实现方法,先对脉象数据与正常数据（平脉象）进行Z-Score特征选择,剔除一些正常数据,留下异常数据,达到缩短经验轨迹长度、降低冗余度的目标。其后根据中医脉象对异常特征的分类方法,对脉象数据进行分类、分别确定相应的初始状态,并进行马尔可夫决策过程和蒙特卡罗搜索的模型测试,生成相应的经验轨迹并解析出相应的状态值。在此基础上,进一步得出最优策略,更新状态转换概率、状态阈值集;其次,在前述研究的基础上,本研究还提出了第二种改进方法:优化适应脉象识别的马尔可夫决策与蒙特卡罗搜索算法。主要通过对马尔可夫决策过程和蒙特卡罗搜索算法进行中医脉象适应性改善。与上一种研究方法不同的是,本方案不会对脉象数据进行特征选择,只进行脉象分类,初始化相应的状态。另外,对马尔可夫决策过程的状态概率更新方式进行适应性定义;对蒙特卡罗搜索中奖励进行公式计算参数进行适应于脉象诊断的选择,限定其只考虑较近的几个时间步状态下的奖励值;对蒙特卡罗搜索中的奖励公示计算公式进行适应性修改,并修改为阈值集的形式。通过实验验证表明:两种不同的适应脉象识别性的改善模型,分别对单一脉象数据进行了测试实验都表现出良好效果。在第二种模型中,还对相兼脉象进行了测试实验说明其可以应用到相兼脉象的识别。本提案可缩减训练时间和资源,并可保留完整的经验轨迹,在提高脉象识别的准确率的同时,还可解决处理过程中的“黑箱”问题。