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针对医疗信息管理的异常检测技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 HIS系统国内外研究现状第10-11页
        1.2.2 医保欺诈检测国内外研究现状第11-14页
    1.3 本文研究内容与创新第14-15页
        1.3.1 论文研究内容第14-15页
        1.3.2 论文创新点第15页
    1.4 本文组织结构第15-16页
第二章 系统相关理论与技术介绍第16-32页
    2.1 HIS系统相关技术介绍第16-25页
        2.1.1 B/S模式介绍第16-17页
        2.1.2 MVC架构模式第17-20页
        2.1.3 Ext开源框架技术第20-21页
        2.1.4 Spring框架介绍第21-23页
        2.1.5 数据库连接池技术第23-24页
        2.1.6 医院一卡通开发关键技术第24-25页
    2.2 医疗异常检测相关技术介绍第25-31页
        2.2.1 关联规则第26页
        2.2.2 特征选择算法第26-27页
        2.2.3 决策树算法第27-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第三章 HIS系统设计与实现第32-50页
    3.1 系统总体设计第32-34页
        3.1.1 系统模块结构图第32页
        3.1.2 系统工作流程图第32-34页
    3.2 核心功能模块功能设计与实现第34-44页
        3.2.1 注册挂号子系统第34-36页
        3.2.2 门诊医生工作站第36-38页
        3.2.3 药房药库管理系统第38-40页
        3.2.4 护士工作站第40-42页
        3.2.5 住院医生工作站第42-44页
    3.3 系统测试与评价第44-48页
        3.3.1 测试环境第44页
        3.3.2 功能测试第44-46页
        3.3.3 性能测试第46-47页
        3.3.4 测试结论第47-48页
    3.4 本章小结第48-50页
第四章 医疗异常检测的研究与实现第50-74页
    4.1 异常的定义第50页
    4.2 数据统计分析第50-51页
    4.3 异常检测思路第51-61页
        4.3.1 问题建模第51-53页
        4.3.2 算法描述第53-54页
        4.3.3 对于该问题的扩展第54-56页
        4.3.4 算法框架第56-57页
        4.3.5 在算法中加入专家意见第57-58页
        4.3.6 特征属性选择第58页
        4.3.7 类不平衡问题的处理第58-59页
        4.3.8 改进后的算法框架第59-61页
    4.4 实验结果与分析第61-73页
        4.4.1 实验数据第61-64页
        4.4.2 关联规则结果分析第64-69页
        4.4.3 算法框架结果分析第69-73页
    4.5 本章小结第73-74页
第五章 总结与展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-79页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第79-80页

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