發(fā)布時(shí)間：2023-08-01 20:09

　　大數(shù)據(jù)和智能化的思想正在改變著我們現(xiàn)實(shí)的生活方式,健康綠色的生活理念慢慢被人們所接受,人們?cè)絹碓疥P(guān)注自己的健康。然而,很多人都沒有辦法正確、及時(shí)的去了解自己的身體狀況,這樣就喪失了最佳的治療時(shí)機(jī),導(dǎo)致病體變大才著手治療的悲劇屢見不鮮。在這眾多烏云之中,高血壓病的延誤最為顯著,迫切需要找到一種可行的方法“早發(fā)現(xiàn)早治療”是科研界積極研究的難題之一。大小醫(yī)院都已經(jīng)開始使用電子病歷系統(tǒng)來管理患者的信息,這些信息中顯然隱含了影響引發(fā)疾病的各種因素。如果能夠利用數(shù)據(jù)挖掘前沿技術(shù)從這些原始資料中找出各種潛在因素以及它們對(duì)高血壓疾病發(fā)病概率的影響,將是本文在進(jìn)行高血壓診斷和預(yù)防路上的一個(gè)里程碑。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是現(xiàn)階段用于挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏信息最為有效和實(shí)用的手段之一。它旨在找出數(shù)據(jù)或信息間的聯(lián)系,以這些聯(lián)系作為最初的挖掘結(jié)果,借助某種篩選策略,篩選出有利于決策者決策的規(guī)則。Fp-growth算法就是一個(gè)具有代表性的數(shù)據(jù)挖掘常用算法,它對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行樹形壓縮存儲(chǔ),提高了頻繁項(xiàng)集尋找的效率。本文利用Fp-growth為頻繁項(xiàng)集的尋找算法對(duì)高血壓數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,并實(shí)現(xiàn)高血壓發(fā)病概率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。通過Fp-growth算法...

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)
    2.1 系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)概述
        2.1.1 持久層框架Mybatis
        2.1.2 SpringMVC技術(shù)介紹
        2.1.3 經(jīng)典模塊化前端框架Layui
        2.1.4 Nginx負(fù)載均衡技術(shù)
        2.1.5 Redis技術(shù)簡(jiǎn)介
        2.1.6 Echarts可視化工具
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘算法概述
        2.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
        2.2.2 Fp-growth算法
        2.2.3 卡方檢驗(yàn)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 系統(tǒng)的需求分析
    3.1 系統(tǒng)介紹
    3.2 系統(tǒng)的需求獲取
    3.3 需求分析
        3.3.1 系統(tǒng)功能性需求
        3.3.2 非功能性需求
    3.4 本章小結(jié)
第四章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)
    4.2 系統(tǒng)的總體架構(gòu)
        4.2.1 設(shè)計(jì)方法
        4.2.2 數(shù)據(jù)流圖
    4.3 系統(tǒng)的模塊設(shè)計(jì)
    4.4 數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)
        4.4.1 概念設(shè)計(jì)
        4.4.2 邏輯結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)
        4.4.3 物理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與測(cè)試
    5.1 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
        5.1.1 開發(fā)環(huán)境
        5.1.2 系統(tǒng)功能模塊的實(shí)現(xiàn)
    5.2 系統(tǒng)測(cè)試
        5.2.1 功能性測(cè)試
        5.2.2 非功能性測(cè)試
    5.3 本章小結(jié)
第六章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    6.1 知識(shí)庫(kù)的建立
        6.1.1 高血壓數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
        6.1.2 高血壓數(shù)據(jù)預(yù)處理
        6.1.3 模型建立
        6.1.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
        6.1.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估
    6.2 高血壓預(yù)測(cè)
    6.3 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3838278