大数据技术在医疗信息化中的应用研究

近年来,随着医疗技术的快速发展和信息技术的广泛应用,医疗信息化已经成为现代医疗服务的必然趋势。然而,医疗信息化中数据量巨大、数据类型多样等问题仍然存在。大数据技术作为信息技术的重要分支,具有处理海量、复杂、异构数据的能力,已经开始在医疗信息化中发挥重要作用。本文旨在研究大数据技术在医疗信息化中的应用及其关键技术和面临的挑战,包括医疗资源管理、医疗决策支持、疾病预测与预防、个性化医疗等方面。通过研究,可以更全面、深入地了解大数据技术在医疗信息化中的应用,为医疗服务提供更为精准、高效的支持。     

基于数据挖掘的校园大数据可视化分析系统设计

针对近年来学生异常行为增多问题,以一卡通为基础对校园大数据进行了挖掘与并对挖掘结果进行可视化展示。采用ARIMA时间序列预测模型对校园热点区域人流量分布进行预测,通过基于最小方差和余弦相似度的K-means改进聚类算法归纳了校园消费分布特征,对特征进行聚类,并对每类人群的特点进行了总结分析。实验结果表明,ARIMA时间序列预测模型的预测结果与真实结果的标准误差为23.46,预测结果较为理想;而改进的K-means聚类算法则通过最小方差提高初始质心的代表性,最终模型聚类结果与预期结果基本一致。通过预测和聚类结果,校园管理者可以了解学生群体特征,对学生个性特征、行为规律进行深入分析,预测学生行为,防微杜渐。     

一种改进的混合遗传聚类算法的数据挖掘技术

针对数据挖掘因数据集合庞大而不易开展,本文提出了一种采用K-means算法进行聚类、遗传聚类算法确定聚类中心的改进方法。实例结果表明,改进的混合遗传聚类算法有效可行。     

大数据时代下数据挖掘技术在企业中的应用

本文针对大数据时代背景下,数据挖掘技术在企业中的实际应用进行研究。通过中国五矿管理与决策平台及全面风险管理系统的实践,建立了可灵活配置的基于统计分析方法的风险计量模型,并对模型的计量结果进行回测检验,可依据检验结果对模型进行调整优化。实现了对企业各类风险的量化监控、自动预警,并对未来一段时间市场潜在的风险进行预测分析,以提高企业经营决策能力和风险前防范水平。此外,本文对大数据的分析模式及分析的关键领域进行了深入研究,并对未来大数据在企业中的应用进行了展望。     

聚类算法在医疗大数据上的应用研究

随着大数据技术的不断发展,医疗大数据的研究也成为我国医疗建设的重要一环,聚类能够挖掘出医疗大数据中潜在隐藏的信息,协助医生、医疗管理部门、科研所进行有效工作.研究分析聚类算法K-means和K-medoids在医疗大数据的应用,从优化聚类算法降低时间复杂度、对高维医疗大数据进行特征提取降低维度、通过并行处理平台加速医疗数据的处理速度方面出发,阐明聚类算法在医疗大数据的数据预处理、数据分类、疾病预测等方面都广泛的应用.随着并行处理平台的建设,聚类算法在医疗大数据的应用也将越来越广泛.     

关联规则算法在医疗大数据中的应用探索

随着中国互联网越来越快的发展,互联网+、大数据和人工智能技术等最新科技技术也越来越多的渗透到医疗领域,对于提升多种疾病的筛查和诊断效率作用明显,而大数据处理技术上仍然面对着许多难题。本课题针对智慧医疗发展的难点之一,将大数据处理技术和医疗海量数据相结合,应用Apriori关联规则算法在医疗信息系统中海量医疗数据中的应用,发现疾病与其他疾病之间的联系,从而为人们的健康预警及医疗机构对疾病的诊断提供科学依据参考,本文实验数据以心肌炎和胃癌为例,发现与病症相关性强的病因。     

基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的应用

随着社会经济和科学技术的不断发展,档案管理对象不断增多,传统档案管理模式已不能满足人们的需求,为了进一步提高档案管理系统中的数据查阅和检索性能,需大力发展计算机数据挖掘技术。大数据时代下,使用计算机系统可以挖掘其中的有效信息,可以降低相关工作人员的工作量,提高现代档案管理工作的效率,进而提高档案信息管理的综合水平。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

在大数据时代背景下,数据的价值逐渐凸显出来,而面对种类繁多、数量庞大的数据,传统的数据处理技术已经无法满足需求。数据挖掘技术在此背景下应运而生,并已广泛运用在教育、医疗、电信及科研等领域中。基于此,在介绍数据挖掘技术方法的基础上,对数据挖掘技术的具体应用进行了研究,同时提出了其未来的发展方向。     

大数据视野下的数据挖掘技术应用分析

大数据技术在当前时代给企事业单位带来的冲击是非常大的,很多企事业单位都在布局大数据,为信息化建设提供了丰富的数据基础,大数据分析成为企事业单位做决策时的一种重要方法。笔者基于大数据分析,探索了大数据技术的核心,即数据挖掘技术,并通过实际应用场景来探索数据挖掘的具体应用方式,希望可以为大数据的应用提供一些参考的意见。     

大数据分析及其在医疗领域中的应用

互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。     

基于大数据的数据挖掘中容错技术研究

随着互联网的不断发展,应用程序、数据正在迅速增长,大规模数据存储成为大数据技术研究重点,借助数据挖掘技术能更好地为决策者提供信息支撑。容错技术是大数据处理领域中一个前沿且极具挑战性的研究课题。该文依据当前的研究现状和进展,通过对大数据时代数据特征的分析,结合当前技术发展趋势,运用Python技术设计数据挖掘中代码容错技术的改进,并用算法进行实现。测试结果表明,该算法运行良好,系统的健壮性和可靠性大大提高,为大数据和数据挖掘提供理论基础,为海量数据的安全可靠挖掘提供科学有效的技术支撑。     

基于数据挖掘的网络入侵检测研究

探讨了数据挖掘技术应用于网络入侵检测的可行性和必要性,提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,并对该模型中K-means算法进行研究。该检测模型的建立不依赖于经验数据,能自动对网络行为数据进行入侵检测。仿真实验表明,该方法能极大地提高检测效率和准度,具有较强的实用性和自适应性。     

数据挖掘中聚类算法的研究简

随着信息技术的不断发展,数据挖掘在我们的工作和生活中的应用也越来越广泛,目前聚类算法在数据挖掘中则是一个热点研究领域。本文深入研究了现阶段比较成熟的几种聚类算法,总结了这些算法的优缺点以及适用范围,提出用来评价聚类算法性能优劣的指标,也是今后聚类算法研究的出发点。     

数据挖掘技术在蜜网中应用研究

部署蜜网（Honeynet）的目的之一就是收集数据,但若无法对捕获的数据进行分析处理,则该数据就毫无意义. 本文对蜜网中捕获的日志模块数据利用数据挖掘技术进行标记分类,使用分类算法对已经分好类的数据进行有规则的挖掘,从而发现入侵者的攻击方法,为未来各种攻击行为做好防御准备.     

在医疗保险信息化建设中应用大数据分析的研究

针对医疗保险信息化建设中大数据应用技术的不足,本研究以苏州工业园区医疗保险特病结算数据为分析对象,通过大数据算法对医疗保险信息化建设中的大数据进行梳理、分析、清洗、重构等,然后构建移动平均、指数平均模型实现对大数据的处理。本研究还通过随机矩阵理论算法实现医疗数据的能谱和本征态分析、统计,得出实际测量中的随机程度,揭示出医疗保险信息化建设大数据包含的整体关联事件特征,又利用数据挖掘算法再次对分析出的数据进行二次处理,使用户快速从海量的数据(比如尿毒症、白内障、再生障碍性贫血、血友病、恶性肿瘤康复期、冠心病合并心肌梗死、癫痫)中需求目标数据,实现对数据的分类、分析。实现数据表明,本研究方法具有明显的实用价值,为医保基金的可持续发展及医疗保险政策的制定、完善提供技术参考。     

基于电力大数据挖掘技术的变压器运行参数状态评估

电力网络的设备参数的准确可靠,对于电力系统的分析计算有着重要作用,然而电力设备在实际运行时的参数并非出厂固定的常数,而是会根据环境和实际运行情况的变化而发生变化,而且很难被直接测量并用正确值替换。变压器作为电力传输中的枢纽设备,其运行参数的准确性对电力安全稳定分析更加重要。为准确反映变压器实时运行时真实参数值,本文在建立基于Γ型等值的变压器参数等值模型的基础上,提出了基于电力大数据密度聚类分析技术的变压器运行参数的估计方法,并利用经专家模块不良数据辨识后的SCADA系统量测数据进行变压器设备参数进行聚类和拟合,最终得出在一定允许误差范围内的设备运行实际参数。最后以徐州电网某变压器运行为例,经对SCADA系统数据进行聚类和拟合,数据结果验证了该方法的有效性,具有较好的工程实用性。     

大数据时代下数据挖掘在银行中的应用

当今,随着计算机和网络的飞速发展,人们无论在工作中还是在日常生活中用到计算机的机会越来越多,由此产生的信息量也就越来越巨大,如此巨大的网络信息量,标志着人们已经进入了“大数据”时代。“大数据”时代下的信息具有体量大、高复杂性、增长速度快等特点,从具有如此复杂特性的信息中挖掘出用户所需要的信息,难度比以往要高了许多。特别对于银行这一行业,数据决定着它的未来发展。虽然有些银行可能还没有意识到数据爆炸性增长带来的问题,但是数据对于银行的重要性已经成为业界的共识。数据挖掘作为一种数据处理技术,在现如今数据量巨大的银行业领域中正逐步受到重视。     

量子算法在大数据时代的应用浅析

量子计算机的提出不仅在计算机领域,而且在物理、通信、材料等很多领域产生了巨大的反响,目前各国都加 入到量子计算机的研发中,量子算法、构建、物理实现等方面都有很多进展。随着信息技术的进步,人们对数据处理的需求和 速率要求变得日益苛刻,在这种背景下,量子技术与大数据处理技术的结合成为突破大数据处理的曙光。     

学习分析技术在大数据环境中的应用

学习分析是大数据在教育应用中的焦点,本文对学习分析的核心环节进行技术剖析,梳理主要的学习分析工具,以实证研究的方式,从课程建设者、教学管理者和辅导教师这3种不同用户视角展示学习分析技术的应用过程。研究以某课程平台的学习行为数据作为研究样本,应用统计、可视化、聚类、关联规则等方法,采用Excel,SPSS,Weka等工具,分析课程模块访问频次,了解不同教学组对学生登录周数的影响,刻画学生的分类特征,发现隐含的内在规律。研究表明,学习分析技术充分发挥了教育大数据的价值,使数据成为教学干预、实施决策的重要依据。     

基于遗传算法的数据挖掘技术在图书馆中的应用研究

图书馆作为信息的传统提供者,在长期的服务过程中积累了丰富的数据信息资源。将先进的数据挖掘技术引入图书馆行业,可以从现有数据资源中发掘有价值的信息,从而更好地优化馆藏、满足读者的需求和为图书管理人员提供决策支持。本文首先介绍数据挖掘和关联规则挖掘的概念,接着将遗传算法应用于关联规则挖掘中,最后通过实例挖掘图书馆读者和图书之间的关联规则。