本文關鍵詞：智慧健康服務平臺設計及關鍵技術，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘等技術的興起使健康服務的面貌發(fā)生了翻天覆地的變化,健康服務越來越向著電子化、個性化乃至智慧化的方向發(fā)展。但是當前各個機構提供的健康服務還存在著許多局限性。例如,不同健康服務涉及到的健康數(shù)據(jù)是分割的,不能被其他服務所共享。又例如,健康服務間通信的數(shù)據(jù)格式是各個機構自定義的,數(shù)據(jù)不能在服務之間合理流動,使得多種服務間的協(xié)同工作產生了極大困難。圍繞種種類似的問題,本文以兼容現(xiàn)存的各個健康服務為目標,利用機器學習、分布式存儲、分布式計算等關鍵技術,設計了一個能夠整合不同健康服務的智慧健康服務平臺。本文闡述了所設計的健康智慧服務的網(wǎng)絡結構與數(shù)據(jù)格式,在此基礎上抽象定義了平臺提供的兩類健康服務:延時健康服務和即時健康服務。本文介紹了機器學習技術的基本原理,結合設計的平臺結構,利用機器學習技術設計實現(xiàn)了一個就診向導的即時健康服務。本文介紹了一種分布式存儲技術的成熟實現(xiàn)方案HDFS,給出了將HDFS分布式文件系統(tǒng)引入平臺的具體方法。本文介紹了分布式計算框架的事實標準MapReduce編程模型,給出了將MapReduce引入平臺的具體方法。分布式存儲技術解決了平臺健康服務數(shù)據(jù)存儲融合的問題,分布式計算技術和機器學習技術綜合解決了平臺的智慧性問題。本文結合平臺的分布式處理能力設計實現(xiàn)了加權癥狀描述向量抽取的延時健康服務。
【關鍵詞】：健康服務 機器學習 分布式處理
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究的目的與意義9-10
• 1.3 研究內容及組織結構10-12
• 1.3.1 研究內容10
• 1.3.2 文章結構10-12
• 第二章 平臺總體設計與相關技術12-21
• 2.1 服務定義12
• 2.2 總體結構12-18
• 2.2.1 平臺網(wǎng)絡結構13-15
• 2.2.2 平臺數(shù)據(jù)結構15-16
• 2.2.3 平臺結構展示16-18
• 2.3 關鍵技術18-19
• 2.3.1 機器學習技術簡介18-19
• 2.3.2 分布式處理技術簡介19
• 2.3.3 數(shù)據(jù)可視化技術簡介19
• 2.4 本章小結19-21
• 第三章 智慧健康服務中機器學習技術的應用21-36
• 3.1 服務設計22-24
• 3.1.1 服務流程23
• 3.1.2 數(shù)據(jù)格式23-24
• 3.2 服務建模24-29
• 3.2.1 算法原理25-28
• 3.2.2 參數(shù)選擇28-29
• 3.3 算法優(yōu)化29-34
• 3.3.1 基于權值投票的改進K近鄰分類算法29-31
• 3.3.2 基于權值累加門限的改進K近鄰分類算法31-34
• 3.4 服務實現(xiàn)34-35
• 3.5 本章小結35-36
• 第四章 智慧健康服務中分布式處理技術的應用36-56
• 4.1 智慧健康服務平臺中的分布式存儲技術36-44
• 4.1.1 HDFS系統(tǒng)原理36-39
• 4.1.2 HDFS在智慧健康服務平臺中的引入39-44
• 4.2 智慧健康服務平臺中的分布式計算技術44-49
• 4.2.1 Google的MapReduce編程模型45-48
• 4.2.2 MapReduce在智慧健康服務平臺中的引入48-49
• 4.3 延時健康服務的設計與實現(xiàn)49-55
• 4.3.1 服務流程49-51
• 4.3.2 服務實現(xiàn)51-55
• 4.4 本章小結55-56
• 第五章 總結與展望56-58
• 5.1 全文總結56
• 5.2 未來展望56-58
• 參考文獻58-60
• 附錄1 程序清單60-61
• 附錄2 攻讀碩士學位期間申請的專利61-62
• 附錄3 攻讀碩士學位期間參加科研項目62-63
• 致謝63

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1 劉更代;潘志庚;程熙;李靈;張明敏;;人體運動合成中的機器學習技術綜述[J];計算機輔助設計與圖形學學報;2010年09期

2 唐明晰;概念設計中機器學習技術的運用(英文)[J];貴州工業(yè)大學學報(自然科學版);2002年04期

3 劉天白;張舒白;;機器學習技術在游戲中的應用研究——解決鼠標軌跡識別問題[J];電腦知識與技術;2011年13期

4 張愛,陸有忠,鄭璐石;迅速崛起的機器學習技術——支持向量機[J];寧夏工程技術;2004年02期

5 王煜;;機器學習技術在文本分析中的應用[J];華南金融電腦;2007年05期

6 陳可佳;;社會網(wǎng)絡分析中的機器學習技術綜述[J];南京郵電大學學報(自然科學版);2011年03期

7 孫晨;;利用機器學習技術獲取WEB頁面中的匹配數(shù)[J];中國科教創(chuàng)新導刊;2007年23期

8 ;[J];;年期

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 杰夫·狄恩 Jeff Dean;谷歌大腦:像人類一樣去學習[N];電腦報;2012年

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1 葉正;基于網(wǎng)絡挖掘與機器學習技術的相關反饋研究[D];大連理工大學;2011年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 許多行;智慧健康服務平臺設計及關鍵技術[D];南京郵電大學;2015年

2 湯隆慧;基于跨領域的遷移學習算法研究[D];湖南大學;2011年

  本文關鍵詞：智慧健康服務平臺設計及關鍵技術，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：402538