致谢 | 第1-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
目录 | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第9-12页 |
·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
·国内外的研究现状 | 第10-11页 |
·课题的主要内容 | 第11-12页 |
第2章 相关技术及平台 | 第12-31页 |
·决策支持系统 | 第12-13页 |
·决策支持系统概述 | 第12页 |
·决策支持系统结构 | 第12-13页 |
·数据库管理系统 | 第13-16页 |
·数据库管理系统概述 | 第13-15页 |
·Cach数据库 | 第15-16页 |
·模型库管理系统 | 第16-18页 |
·模型库概念 | 第16-17页 |
·模型库管理系统 | 第17-18页 |
·人机交互系统 | 第18-19页 |
·数据挖掘技术 | 第19-27页 |
·数据挖掘概念 | 第20-21页 |
·知识发现与数据挖掘过程 | 第21-23页 |
·数据挖掘任务及方法 | 第23-24页 |
·数据挖掘评估 | 第24-25页 |
·数据挖掘工具—DeepSee和Clementine | 第25-27页 |
·医院信息系统 | 第27-31页 |
·医院信息系统 | 第27-29页 |
·电子病历系统 | 第29-31页 |
第3章 医院检查科室患者等待时间分析 | 第31-43页 |
·数据分析主题必要性 | 第31页 |
·系统的设计与实现 | 第31-39页 |
·Connector模块-数据源的建立 | 第33-35页 |
·Architect模块—数据模型的建立 | 第35-37页 |
·Analyzer模块—数据分析流程的设计 | 第37-38页 |
·Designer模块—交互仪表盘的设计 | 第38-39页 |
·数据分析结果 | 第39-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第4章 胆囊炎患者住院天数的分类预测 | 第43-59页 |
·临床医疗数据分析特殊性 | 第43-44页 |
·BP神经网络 | 第44-46页 |
·数据预处理 | 第46-55页 |
·数据源 | 第46页 |
·数据的ETL | 第46-51页 |
·Clementine数据建模 | 第51-55页 |
·实验结果及分析 | 第55-59页 |
·相关性分析 | 第55-56页 |
·B-P神经网络模型 | 第56-59页 |
第5章 工作总结与展望 | 第59-61页 |
·工作总结 | 第59页 |
·后续展望 | 第59-61页 |
参考文献 | 第61-64页 |
作者在硕士研究生期间的科研成果 | 第64页 |