智慧健康服务平台设计及关键技术

发布时间：2017-05-28 11:12

  本文关键词：智慧健康服务平台设计及关键技术，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：物联网、移动互联网、大数据及数据挖掘等技术的兴起使健康服务的面貌发生了翻天覆地的变化,健康服务越来越向着电子化、个性化乃至智慧化的方向发展。但是当前各个机构提供的健康服务还存在着许多局限性。例如,不同健康服务涉及到的健康数据是分割的,不能被其他服务所共享。又例如,健康服务间通信的数据格式是各个机构自定义的,数据不能在服务之间合理流动,使得多种服务间的协同工作产生了极大困难。围绕种种类似的问题,本文以兼容现存的各个健康服务为目标,利用机器学习、分布式存储、分布式计算等关键技术,设计了一个能够整合不同健康服务的智慧健康服务平台。本文阐述了所设计的健康智慧服务的网络结构与数据格式,在此基础上抽象定义了平台提供的两类健康服务:延时健康服务和即时健康服务。本文介绍了机器学习技术的基本原理,结合设计的平台结构,利用机器学习技术设计实现了一个就诊向导的即时健康服务。本文介绍了一种分布式存储技术的成熟实现方案HDFS,给出了将HDFS分布式文件系统引入平台的具体方法。本文介绍了分布式计算框架的事实标准MapReduce编程模型,给出了将MapReduce引入平台的具体方法。分布式存储技术解决了平台健康服务数据存储融合的问题,分布式计算技术和机器学习技术综合解决了平台的智慧性问题。本文结合平台的分布式处理能力设计实现了加权症状描述向量抽取的延时健康服务。
【关键词】：健康服务 机器学习 分布式处理
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究的目的与意义9-10
• 1.3 研究内容及组织结构10-12
• 1.3.1 研究内容10
• 1.3.2 文章结构10-12
• 第二章 平台总体设计与相关技术12-21
• 2.1 服务定义12
• 2.2 总体结构12-18
• 2.2.1 平台网络结构13-15
• 2.2.2 平台数据结构15-16
• 2.2.3 平台结构展示16-18
• 2.3 关键技术18-19
• 2.3.1 机器学习技术简介18-19
• 2.3.2 分布式处理技术简介19
• 2.3.3 数据可视化技术简介19
• 2.4 本章小结19-21
• 第三章 智慧健康服务中机器学习技术的应用21-36
• 3.1 服务设计22-24
• 3.1.1 服务流程23
• 3.1.2 数据格式23-24
• 3.2 服务建模24-29
• 3.2.1 算法原理25-28
• 3.2.2 参数选择28-29
• 3.3 算法优化29-34
• 3.3.1 基于权值投票的改进K近邻分类算法29-31
• 3.3.2 基于权值累加门限的改进K近邻分类算法31-34
• 3.4 服务实现34-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 智慧健康服务中分布式处理技术的应用36-56
• 4.1 智慧健康服务平台中的分布式存储技术36-44
• 4.1.1 HDFS系统原理36-39
• 4.1.2 HDFS在智慧健康服务平台中的引入39-44
• 4.2 智慧健康服务平台中的分布式计算技术44-49
• 4.2.1 Google的MapReduce编程模型45-48
• 4.2.2 MapReduce在智慧健康服务平台中的引入48-49
• 4.3 延时健康服务的设计与实现49-55
• 4.3.1 服务流程49-51
• 4.3.2 服务实现51-55
• 4.4 本章小结55-56
• 第五章 总结与展望56-58
• 5.1 全文总结56
• 5.2 未来展望56-58
• 参考文献58-60
• 附录1 程序清单60-61
• 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利61-62
• 附录3 攻读硕士学位期间参加科研项目62-63
• 致谢63

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