摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.2 研究现状 | 第13-16页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
1.3 研究内容及主要工作 | 第16-17页 |
1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
1.3.2 主要工作 | 第17页 |
1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
第2章 平台关键技术 | 第18-29页 |
2.1 REST与RESTful | 第18页 |
2.2 Spring框架结构及关键技术 | 第18-20页 |
2.3 iBATIS | 第20-22页 |
2.4 规则引擎 | 第22页 |
2.5 缓存技术 | 第22-24页 |
2.5.1 Memcached缓存 | 第22-24页 |
2.5.2 Html5缓存 | 第24页 |
2.6 数据处理算法介绍 | 第24-27页 |
2.6.1 缺失值填补算法 | 第24-25页 |
2.6.2 数据去重算法 | 第25-27页 |
2.7 MIC相关性计算与P-value值计算的研究 | 第27-28页 |
2.7.1 MIC相关性计算 | 第27页 |
2.7.2 P-value值计算 | 第27-28页 |
2.8 小结 | 第28-29页 |
第3章 需求分析与技术架构 | 第29-41页 |
3.1 需求分析 | 第29-30页 |
3.1.1 固定汇总统计 | 第29页 |
3.1.2 地图专题分析 | 第29-30页 |
3.1.3 地理信息图谱 | 第30页 |
3.1.4 数据管理 | 第30页 |
3.2 技术架构 | 第30-40页 |
3.2.1 业务模型 | 第30-31页 |
3.2.2 系统逻辑数据架构设计 | 第31-33页 |
3.2.3 系统技术架构设计 | 第33-36页 |
3.2.4 系统应用架构设计 | 第36-40页 |
3.2.5 物理架构 | 第40页 |
3.3 小结 | 第40-41页 |
第4章 平台详细设计与实现 | 第41-69页 |
4.1 设计原则 | 第41页 |
4.2 数据库设计 | 第41-46页 |
4.2.1 样本信息数据库设计 | 第42-43页 |
4.2.2 元数据库设计 | 第43-44页 |
4.2.3 图表业务数据库设计 | 第44页 |
4.2.4 用户及资源管理数据库设计 | 第44-45页 |
4.2.5 工具服务器数据库设计 | 第45-46页 |
4.3 数据导入 | 第46-48页 |
4.3.1 数据导入接口 | 第46-47页 |
4.3.2 数据清洗 | 第47-48页 |
4.4 平台总体设计 | 第48-50页 |
4.4.1 相关配置 | 第49-50页 |
4.4.2 平台风格设计 | 第50页 |
4.5 业务设计与实现 | 第50-59页 |
4.5.1 系统权限设计与实现 | 第50页 |
4.5.2 各子系统设计与实现 | 第50-51页 |
4.5.3 整体业务设计 | 第51-55页 |
4.5.4 分模块前端设计与实现 | 第55-56页 |
4.5.5 MIC预测模型 | 第56-59页 |
4.6 平台实现效果 | 第59-65页 |
4.6.1 数据汇总与基础图表 | 第59-60页 |
4.6.2 地图专题展示 | 第60-64页 |
4.6.3 流感时空分布地理信息图谱 | 第64-65页 |
4.7 平台准确度与性能分析 | 第65-67页 |
4.7.1 平台准确度说明 | 第65页 |
4.7.2 平台性能分析 | 第65-67页 |
4.8 平台亮点阐述 | 第67-68页 |
4.8.1 平台的易扩展性 | 第67页 |
4.8.2 流感数据集成 | 第67页 |
4.8.3 流感监测数据展示 | 第67页 |
4.8.4 流感流行统计数据展示 | 第67-68页 |
4.8.5 流感病毒流行动态演变分析(时间分析、空间分析) | 第68页 |
4.8.6 疫情发展趋势统计 | 第68页 |
4.8.7 空间定位 | 第68页 |
4.9 小结 | 第68-69页 |
总结与展望 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
附录 A (攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录) | 第75-76页 |
附录 B (攻读硕士学位期间所参与的项目) | 第76-77页 |
致谢 | 第77页 |