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健康大数据预处理方法研究与实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究的背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
        1.2.1 医疗大数据的国内外研究现状第12-13页
        1.2.2 医疗大数据预处理技术的国内外研究现状第13页
    1.3 论文的研究内容与创新第13-15页
        1.3.1 本文的研究内容第14页
        1.3.2 本文的创新点第14-15页
    1.4 本论文的结构安排第15-17页
第二章 健康大数据预处理技术研究综述第17-23页
    2.1 医疗数据预处理的必要性第17-18页
    2.2 数据清洗第18-20页
        2.2.1 重复数据检测的常用算法第19页
        2.2.2 孤立点检测的常用算法第19页
        2.2.3 特征选择的常用算法第19-20页
    2.3 数据集成第20页
        2.3.1 模式集成方法第20页
        2.3.2 数据复制方法第20页
        2.3.3 综合性集成方法第20页
    2.4 数据归约第20-21页
    2.5 数据变换第21页
    2.6 数据预处理的检验模型第21-22页
    2.7 本章小结第22-23页
第三章 健康大数据重复数据清洗技术研究与改进第23-39页
    3.1 引言第23页
    3.2 重复数据检测现有技术分析第23-25页
    3.3 针对医疗数据的重复数据检测算法改进第25-31页
        3.3.1 现有方法对医疗数据进行重复数据检测的问题研究第25-26页
        3.3.2 相关算法分析及改进第26-31页
    3.4 实验结果及分析第31-38页
        3.4.1 实验数据说明第31页
        3.4.2 重复数据检测技术性能评价指标第31-32页
        3.4.3 实验结果第32-34页
        3.4.4 实验分析第34-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 健康大数据异常数据检测方法的研究与改进第39-54页
    4.1 引言第39页
    4.2 异常点检测现有算法分析第39-41页
    4.3 健康数据集改进算法中相关算法分析第41-44页
        4.3.1 基于密度的孤立点检测算法第41-43页
        4.3.2 K-Means聚类算法分析第43-44页
    4.4 基于健康数据的孤立点检测算法改进第44-48页
        4.4.1 基于投票策略的全局孤立点检测第44-45页
        4.4.2 基于k-means的最近、最远域搜索第45-47页
        4.4.3 改进算法详细步骤第47-48页
    4.5 基于健康数据集的孤立点检测实验结果及分析第48-52页
        4.5.1 实验设计及实验评价指标第48-49页
        4.5.2 改进算法执行效率的实验第49-50页
        4.5.3 实验结果分析第50-52页
    4.6 本章小结第52-54页
第五章 健康数据集中数据规约算法的研究与改进第54-66页
    5.1 引言第54页
    5.2 现代特征选择算法研究第54-56页
        5.2.1 特征子集搜索算法第55-56页
        5.2.2 评价函数第56页
    5.3 针对健康数据集基于随机森林的特征选择算法的改进第56-61页
        5.3.1 随机森林算法的介绍第56-58页
        5.3.2 基于随机森林的特征选择算法第58-60页
        5.3.3 基于局部重要度的特征选择算法的改进第60-61页
    5.4 实验结果与分析第61-64页
        5.4.1 实验设计第61页
        5.4.2 实验结果第61-62页
        5.4.3 实验分析第62-64页
    5.5 本章小结第64-66页
第六章 健康大数据预处理系统的设计与实现第66-79页
    6.1 总体设计第66-68页
    6.2 数据预处理系统第68-76页
        6.2.1 数据集介绍第68-69页
        6.2.2 完整性、一致性检测第69-70页
        6.2.3 重复数据检测第70-71页
        6.2.4 孤立点检测第71-73页
        6.2.5 特征选择第73-76页
    6.3 数据分析系统第76-78页
        6.3.1 参数选择模块第77页
        6.3.2 结果显示模块第77-78页
        6.3.3 个例判定模块第78页
    6.4 本章小结第78-79页
第七章 全文总结与展望第79-82页
    7.1 全文总结第79-80页
    7.2 未来展望第80-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-87页
攻读硕士学位期间取得的成果第87页

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