HIS中医疗费用的数据挖掘
| 绪论 | 第9-13页 |
| 一、课题背景 | 第9页 |
| 二、数据挖掘的应用情况 | 第9-10页 |
| 三、数据挖掘在HIS中对有效控制医疗费用的应用 | 第10-13页 |
| 第一章 数据仓库和数据挖掘理论基础 | 第13-19页 |
| 1.1 数据仓库和数据挖掘概述 | 第13-19页 |
| 1.1.1 历史 | 第13页 |
| 1.1.2 数据仓库和数据挖掘定义 | 第13-14页 |
| 1.1.3 数据挖掘过程模型 | 第14-15页 |
| 1.1.3.1 处理过程模型简介 | 第14页 |
| 1.1.3.2 快速原型处理模型简介 | 第14-15页 |
| 1.1.4 数据挖掘过程与人类问题求解过程的比较 | 第15-16页 |
| 1.1.5 从数据中发现模式 | 第16-17页 |
| 1.1.6 数据挖掘能实现的功能 | 第17-19页 |
| 第二章:数据挖掘技术简介 | 第19-28页 |
| 2.1 决策树 | 第19页 |
| 2.2 Bayes网络 | 第19-20页 |
| 2.3 人工神经网络 | 第20-21页 |
| 2.4 聚类 | 第21-22页 |
| 2.5 关联规则 | 第22-23页 |
| 2.6 粗糙集理论 | 第23-24页 |
| 2.7 进化计算 | 第24-25页 |
| 2.8 组合学习 | 第25-26页 |
| 2.9 文本/Web挖掘 | 第26-28页 |
| 第三章 HIS系统功能及数据库结构介绍 | 第28-31页 |
| 3.1 HIS系统主要功能及信息流程 | 第28-29页 |
| 3.1.1 系统主要功能 | 第28页 |
| 3.1.2 主要信息流程 | 第28-29页 |
| 3.1.3 医疗费用信息结构 | 第29页 |
| 3.2 数据库结构 | 第29-31页 |
| 3.2.1 HIS系统数据库总体结构 | 第29-30页 |
| 3.2.2 HIS系统中与医疗经费相关的表 | 第30-31页 |
| 第四章 数据仓库的建立 | 第31-38页 |
| 4.1 问题提出(研究方向) | 第31页 |
| 4.2 数据属性选择 | 第31页 |
| 4.3 数据维的模拟 | 第31-33页 |
| 4.4 数据库创建 | 第33-35页 |
| 4.5 数据预处理 | 第35-38页 |
| 第五章:关联规则与医疗费用的数据挖掘 | 第38-48页 |
| 5.1 关联规则挖掘的基本概念 | 第38-40页 |
| 5.2 关联规则的发现算法 | 第40-47页 |
| 5.2.1 发现大的项集 | 第41-42页 |
| 5.2.2 算法Apriori | 第42-45页 |
| 5.2.3 算法AprioriTid | 第45-47页 |
| 5.3 基于关联规则的医疗费用数据挖掘 | 第47-48页 |
| 第六章 医疗费用的数据挖掘与知识发现系统 | 第48-55页 |
| 6.1 数据挖掘模型 | 第48-49页 |
| 6.2 MTC-DM的设计思路 | 第49-51页 |
| 6.3 MTC-DM的实施 | 第51-54页 |
| 6.4 MTC-DM数据挖掘效果 | 第54-55页 |
| 结论及结束语 | 第55-57页 |
| 一、本文工作总结 | 第55-56页 |
| 二、进一步的研究工作 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 附录 | 第59-64页 |
| 中文摘要 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 导师及作者简介 | 第71页 |
