数据挖掘技术在医院信息系统中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及来源 | 第10页 |
| ·医院信息系统的概述 | 第10-13页 |
| ·数据挖掘在医学上的应用 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 数据挖掘相关概念和医学数据挖掘 | 第16-34页 |
| ·数据挖掘的相关知识 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘基本知识 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第17-18页 |
| ·常用的数据挖掘技术 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘、在线分析和决策支持的差异 | 第19-21页 |
| ·在线分析和数据挖掘的比较 | 第19-20页 |
| ·在线分析和决策支持的比较 | 第20-21页 |
| ·常用数据挖掘算法分析 | 第21-30页 |
| ·决策树 | 第21-22页 |
| ·Bayes网络 | 第22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-23页 |
| ·聚类 | 第23-24页 |
| ·关联规则 | 第24-25页 |
| ·粗糙集理论 | 第25-26页 |
| ·进化计算 | 第26-27页 |
| ·组合学习 | 第27-28页 |
| ·文本挖掘和 Web挖掘 | 第28-30页 |
| ·医院信息系统数据的特点 | 第30-31页 |
| ·医学数据挖掘的基本过程 | 第31-32页 |
| ·医学数据挖掘的关键技术 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 医院信息系统中数据挖掘的研究 | 第34-42页 |
| ·医院信息系统结构与功能 | 第34-36页 |
| ·医院信息系统的结构 | 第34-35页 |
| ·医院信息系统的功能 | 第35-36页 |
| ·中医院信息系统运行状况 | 第36-38页 |
| ·运行环境 | 第37页 |
| ·主要模块功能说明 | 第37-38页 |
| ·医院信息系统中的费用信息 | 第38-39页 |
| ·数据挖掘技术在医院管理中的应用 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 聚类分析及改进K-means算法的研究 | 第42-58页 |
| ·聚类技术的概述 | 第42-43页 |
| ·主要的聚类方法 | 第43-45页 |
| ·基于距离的聚类算法研究 | 第45-48页 |
| ·数据对象类型 | 第45-46页 |
| ·数据对象的相似性度量 | 第46-48页 |
| ·K-means算法及其改进算法 | 第48-54页 |
| ·K-means算法中数据的定义 | 第48-49页 |
| ·K-means算法内容及思想 | 第49-50页 |
| ·K-means算法一般过程及改进算法 | 第50-54页 |
| ·算法实验对比分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 数据挖掘技术在医疗费用分析中的应用 | 第58-64页 |
| ·医院信息系统中费用挖掘的意义 | 第58页 |
| ·选择数据进行数据预处理 | 第58-59页 |
| ·医疗费用聚类结果分析 | 第59-62页 |
| ·数据挖掘结果的指导意义 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
