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一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)

文檔序號(hào):40529249發(fā)布日期:2024-12-31 13:41閱讀:15來源:國(guó)知局
一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)

本發(fā)明主要涉及醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)的,具體涉及一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、現(xiàn)有技術(shù)在通過醫(yī)療平臺(tái)提供相應(yīng)的智慧醫(yī)療服務(wù)時(shí),首先通過平臺(tái)獲取一系列醫(yī)療數(shù)據(jù),然后平臺(tái)對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,最后返回相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理結(jié)果。

2、目前的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)難以根據(jù)不同人群,進(jìn)行針對(duì)化分析處理,從而難以聚焦于青少年,中年,老年三類群體,針對(duì)不同群體的不同易感特性,設(shè)立疾病分析,疾病科普,疾病預(yù)防和養(yǎng)生。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明主要提供了一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)用以解決上述背景技術(shù)中提出的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明解決上述技術(shù)問題采用的技術(shù)方案為:

3、一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),包括:

4、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊,用于數(shù)據(jù)信息的去重去噪,構(gòu)建分詞索引文件和數(shù)據(jù)特征提??;

5、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊,將處理好的數(shù)據(jù)集導(dǎo)入hdfs中,使用基于分布式文件系統(tǒng)的hive數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。hive與其他關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比可以存儲(chǔ)更龐大的數(shù)據(jù),hive基于hdfs,能夠?qū)?shù)據(jù)存儲(chǔ)在整個(gè)集群中;

6、數(shù)據(jù)處理分析模塊,用大數(shù)據(jù)框架進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,用e?charts完成數(shù)據(jù)可視化;

7、數(shù)據(jù)可視化模塊,根據(jù)三個(gè)群體來進(jìn)行設(shè)計(jì),并通過一個(gè)主頁面進(jìn)行匯總;

8、知識(shí)圖譜模塊,將獲取的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行粗加工,從數(shù)據(jù)源中提取出實(shí)體、屬性、關(guān)系并構(gòu)成三元組,在此基礎(chǔ)上形成本體化的知識(shí)表達(dá),并基于圖數(shù)據(jù)庫的方式存儲(chǔ),通過三元組將知識(shí)表達(dá)為網(wǎng)狀圖結(jié)構(gòu)便于知識(shí)的表達(dá)、抽取、組織、檢索和推理;

9、疾病預(yù)測(cè)模塊,使用python對(duì)已經(jīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,構(gòu)建邏輯回歸模型,預(yù)測(cè)信息主要是根據(jù)選取的相關(guān)性較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。

10、進(jìn)一步的,所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊將收集的數(shù)據(jù)通過填補(bǔ)缺失值,平滑或刪除離群點(diǎn),糾正數(shù)據(jù)的不一致得到標(biāo)準(zhǔn)連續(xù)的數(shù)據(jù),再將涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并,生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖,在本發(fā)明中,模塊將收集的數(shù)據(jù)通過填補(bǔ)缺失值,平滑或刪除離群點(diǎn),糾正數(shù)據(jù)的不一致得到標(biāo)準(zhǔn)連續(xù)的數(shù)據(jù),再將涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并,生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

11、進(jìn)一步的,所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊將處理好的數(shù)據(jù)集導(dǎo)入hdfs中,使用基于分布式文件系統(tǒng)的hive數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù),在本發(fā)明中,hive與其他關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比可以存儲(chǔ)更龐大的數(shù)據(jù),hive基于hdfs,能夠?qū)?shù)據(jù)存儲(chǔ)在整個(gè)集群中。服務(wù)器接受到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在hive中,程序?qū)⑼ㄟ^hive工具類讀取數(shù)據(jù)。hive本身不存儲(chǔ)和計(jì)算數(shù)據(jù),可以將hive理解為一個(gè)客戶端工具,因此數(shù)據(jù)通過sqoop由hive共享至mysql。

12、進(jìn)一步的,所述數(shù)據(jù)處理分析模塊將清洗后的數(shù)據(jù)上傳到hdfs,使用spark?rdd對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)、轉(zhuǎn)換、計(jì)算等操作,將處理得到的數(shù)據(jù)上傳至hive表,使用hive?sql語句處理分析表數(shù)據(jù),在本發(fā)明中,系統(tǒng)大規(guī)模數(shù)據(jù)的可視化主要是基于并行算法設(shè)計(jì)的技術(shù),合理利用有限的計(jì)算資源,高效地處理和分析特定數(shù)據(jù)集的特性。本項(xiàng)目的后臺(tái)主要用大數(shù)據(jù)框架進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,e?charts完成數(shù)據(jù)可視化。

13、進(jìn)一步的,所述數(shù)據(jù)可視化模塊從mysql中獲得數(shù)據(jù)后,將數(shù)據(jù)以表格的形式通過html+css+js語言構(gòu)建可視化模塊進(jìn)行展示。

14、進(jìn)一步的,所述疾病預(yù)測(cè)模塊將數(shù)據(jù)劃分為75%訓(xùn)練集和25%測(cè)試集,訓(xùn)練集用來訓(xùn)練模型,測(cè)試集用來測(cè)試模型的準(zhǔn)確率。訓(xùn)練集與測(cè)試集的選擇具有隨機(jī)性,之后再標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),保證每個(gè)維度的特征數(shù)據(jù)方差為1,均值為0,在本發(fā)明中,使得預(yù)測(cè)結(jié)果不會(huì)被某些維度過大的特征值而主導(dǎo)。由于需要預(yù)測(cè)的結(jié)果僅有是否可能患病兩種,通過各種算法訓(xùn)練模型測(cè)試之后發(fā)現(xiàn)采用邏輯回歸算法的正確率最高,且邏輯回歸是最傳統(tǒng)的算法在疾病預(yù)測(cè)方面準(zhǔn)確性更高,再使用pmml模型將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)出,從而達(dá)到模型的跨系統(tǒng)使用。項(xiàng)目根據(jù)用戶輸入的數(shù)據(jù)利用邏輯回歸算法建立的模型進(jìn)行預(yù)測(cè),最后將預(yù)測(cè)結(jié)果顯示在頁面中。

15、進(jìn)一步的,還包括醫(yī)療服務(wù)裝置,所述醫(yī)療服務(wù)裝置包括底座,所述底座的上表面連接有機(jī)箱,所述機(jī)箱的內(nèi)部連接有電動(dòng)推桿,所述電動(dòng)推桿的頂端延伸至外部連接有球形萬向節(jié),所述球形萬向節(jié)的頂端連接有數(shù)據(jù)采集儀器,在本發(fā)明中,通過底座為機(jī)箱提供支撐,通過機(jī)箱保護(hù)電動(dòng)推桿,通過電動(dòng)推桿帶動(dòng)其上球形萬向節(jié)以及球形萬向節(jié)上連接的采集儀器,從而調(diào)整采集儀器的高度,通過該方式,方便適應(yīng)使用者的高度,通過球形萬向節(jié)的設(shè)置,從而可以調(diào)節(jié)采集儀器的角度,便于采集儀器的使用。

16、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果為:

17、本發(fā)明主要基于在信息化洪流的背景下,通過聚焦于青少年,中年,老年三類群體,針對(duì)不同群體的不同易感特性,設(shè)立疾病分析,疾病科普,疾病預(yù)防和養(yǎng)生四大系統(tǒng)模塊,通過運(yùn)用智知識(shí)圖譜,數(shù)據(jù)分析以及邏輯回歸算法模型來從不同角度說明常見易感疾病的疾病現(xiàn)狀,易感癥狀,治療手段,知識(shí)科普,日常養(yǎng)生等問題,使得我們可以在日常的生活中可以對(duì)疾病與健康有著更加清楚地認(rèn)識(shí),預(yù)防及應(yīng)對(duì)手段。

18、以下將結(jié)合附圖與具體的實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的解釋說明。



技術(shù)特征:

1.一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),其特征在于,所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊將收集的數(shù)據(jù)通過填補(bǔ)缺失值,平滑或刪除離群點(diǎn),糾正數(shù)據(jù)的不一致得到標(biāo)準(zhǔn)連續(xù)的數(shù)據(jù),再將涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并,生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),其特征在于,所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊將處理好的數(shù)據(jù)集導(dǎo)入hdfs中,使用基于分布式文件系統(tǒng)的hive數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),其特征在于,所述數(shù)據(jù)處理分析模塊將清洗后的數(shù)據(jù)上傳到hdfs,使用spark?rdd對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)、轉(zhuǎn)換、計(jì)算等操作,將處理得到的數(shù)據(jù)上傳至hive表,使用hive?sql語句處理分析表數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),其特征在于,所述數(shù)據(jù)可視化模塊從mysql中獲得數(shù)據(jù)后,將數(shù)據(jù)以表格的形式通過html+css+js語言構(gòu)建可視化模塊進(jìn)行展示。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),其特征在于,所述疾病預(yù)測(cè)模塊將數(shù)據(jù)劃分為75%訓(xùn)練集和25%測(cè)試集,訓(xùn)練集用來訓(xùn)練模型,測(cè)試集用來測(cè)試模型的準(zhǔn)確率。訓(xùn)練集與測(cè)試集的選擇具有隨機(jī)性,之后再標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),保證每個(gè)維度的特征數(shù)據(jù)方差為1,均值為0。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),其特征在于,還包括醫(yī)療服務(wù)裝置,所述醫(yī)療服務(wù)裝置包括底座(10),所述底座(10)的上表面連接有機(jī)箱(20),所述機(jī)箱(20)的內(nèi)部連接有電動(dòng)推桿(30),所述電動(dòng)推桿(30)的頂端延伸至外部連接有球形萬向節(jié)(40),所述球形萬向節(jié)(40)的頂端連接有數(shù)據(jù)采集儀器(50)。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于知識(shí)圖譜與邏輯回歸下的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊;數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊;數(shù)據(jù)處理分析模塊;數(shù)據(jù)可視化模塊;知識(shí)圖譜模塊;疾病預(yù)測(cè)模塊。本發(fā)明聚焦于青少年,中年,老年三類群體,針對(duì)不同群體的不同易感特性,設(shè)立疾病分析,疾病科普,疾病預(yù)防和養(yǎng)生四大系統(tǒng)模塊,使得我們可以在日常的生活中可以對(duì)疾病與健康有著更加清楚地認(rèn)識(shí),預(yù)防及應(yīng)對(duì)手段。

技術(shù)研發(fā)人員:吳俊杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者:安徽信息工程學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/30
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