数据整合与数据挖掘技术在医疗保险信息系统的研究与应用

通过分析医疗保险管理信息化深入发展的需求,从技术的角度提出医疗保险信息系统数据整合及数据挖掘的总体解决方案,并对医疗保险信息系统的数据仓库的设计、数据整合的方案以及数据挖掘的技术和应用进行概要的分析和论述,并用关联规则挖掘算法实证研究医保信息挖掘的可能性与必要性。利用编码、解码技术和SQL的聚集函数,实现基于SQL的FP-Growth算法,从而突破机器内存对数据挖掘的处理效率,实现对海量数据挖掘的高效挖掘。     

基于大数据模型分析算法的电网防灾应急平台设计

针对传统电网防灾应急平台稳定性不足、测试准确度低等缺点,本研究设计出一款基于大数据模型分析的电网防灾平台。本平台基于大数据算法与FWA算法对电网防灾系统进行设计与改良,运用新型模块化结构对系统硬件重新设计;通过新型网络架构对平台网络层进行处理,通过网络架构的重新划分对电网信息数据进行分类与决策处理。经实验表明,本研究对比传统电网平台,不仅增强了系统的稳定性,还提升了系统的准确度,具有技术优越性。     

面向智能电网的大数据降维管理方案

针对智能电网数据繁多、维度较高、难以识别的技术问题,提出了降低大数据维度的构想,并设计出基于随机森林算法的物联网智能电网大数据管理系统。通过采用Bagging算法对数据样本训练、学习,建立起多个决策树构型,根据少数服从多数的投票法原则确定建立决策树的节点和分支,最终建立起成熟的随机森林算法模型,通过随机森林算法模型将智能电网中的大数据从高纬度降低到低纬度。本设计的方案大大减小了大数据处理难度,优化了数据处理的效率,增加了分析问题、解决问题的有效途径,为智能电网的健康、有序运行提供有力保障。     

基于云计算架构的水文大数据云平台建设策略

在当今的大数据时代中,水文工作也实现了信息化的发展.为有效提升水文工作的信息化效果,本文特对以云计算框架为基础的水文大数据云平台建设进行分析.希望通过本次的分析,可以对水文大数据储存、处理、管理与应用等工作的信息化提供相应参考.     

大数据及云计算技术在智慧校园中的应用研究

结合高校信息化发展建设历程,研究了大数据及云计算技术在智慧校园建设中的地位和作用,提出校园信息化过程中产生的大数据,可利用云计算技术对大数据进行分析处理,将大数据及云计算技术应用于智慧校园的建设,将对校园信息化起到推动作用。     

基于大数据分析的医院信息化管理系统研究

基于医院大数据特征和相关算法,分析医院信息化管理系统建设的基本构成,对医院信息化管理系统中应用的大数据处理技术中的数据挖掘技术进行简要阐述与分析,希望能够推动大数据技术在医院信息化中的发展。     

应用大数据模型实现气象防雷的预警分析方法

针对传统雷电监测预警系统稳定性不足、测试精度低等缺点,研究设计出一款气象防雷预警系统;本系统基于大数据云平台技术对传统雷电监测系统进行设计与改良,运用抗劣化大数据感知模块对气象信息进行采集;运用云服务平台与物理平台共同搭建防雷预警系统的网络架构;利用CART算法与ID3算法相结合的大数据分析算法对空气中的雷电监测数据进行分类处理;经实验表明,本研究使系统的精确度大于0.1,还增强了系统的稳定性,为雷电监测行业的发展奠定了理论基础.     

基于AES算法和SHA-512设计数据加密系统

随着信息化建设的推进，大数据正在成为信息时代的核心战略资源，由此带来的信息安全问题也日益突出。近年来，数据泄漏、数据窃听等安全事件层出不穷，为提高数据在传输过程的保密性和完整性，本文基于对AES算法和SHA-512算法的研究，设计数据加密系统，实现数据在传输过程中的保密性和完整性保护，提高数据传输的安全性。     

大数据背景下医疗保险信息化建设的问题分析

在大数据背景下,我国日益重视加强医疗保险信息化建设。本文浅析了大数据背景下医疗保险信息化建设的问题,探究了大数据背景下医疗保险信息化建设的措施,以期为医疗保险信息化建设提供借鉴。     

大数据处理中混合型聚类算法的研究与实现

随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,对数据的分析与处理成为目前研究的重点,数据挖掘技术更是成为了重中之重,被广泛研究与应用。文章在研究聚类算法的基础上,具体研究了基于划分的聚类算法以及自下而上的基于层次的聚类算法,通过将两种算法优化后再进行融合提出了一种混合型聚类算法。该算法能够避免划分算法中随机选取初始聚类中心的问题,使用基于划分的聚类算法对数据集进行初始化,然后对处理后的数据集进行自下而上的基于层次的聚类分析,最终能够得到理想的分析结果。该算法能够综合两类传统聚类算法的优点,摒除不足之处,做到优势互补,在不损失准确性的基础上提高了算法的运行效率。最后通过R语言工具进行实验仿真,证实了文中提出的混合型聚类算法的有效性以及可行性。     

基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真

从大数据的基本特点和医疗大数据研究现状出发,分析处理过程中存在的问题,提出在决策树算法下的医疗大数据填补及分类方法.分析医疗数据的关联规则,采用关联分析(Apriori)算法和频繁模式树(Frequent Pattern Growth,FP-Growth)算法挖掘数据.以挖掘数据为基础填补其中的缺失数据,按照医疗数据特...     

失稳网络医保信息欺诈检测算法研究

传统医保信息欺诈检测算法存在运行时间长、效率低的问题,无法保障患者医保信息安全,为了解决该问题,采用基于随机森林算法对失稳网络医保信息欺诈行为进行检测。通过混合抽样可抽取在失稳情况下的数据,并建立非平衡数据分类算法抽样机制;进行迭代随机森林数据计算,采用多数投票法构建基分类器,并以此为基础筛选异常数据;利用模型实现该算法对医保信息欺诈检测。设计对比实验,验证该算法有效性。通过实验结果可知,基于随机森林算法运行时间较短、效率高。     

数据挖掘技术在医疗大数据中的应用研究

医疗行业的发展扩大了医疗数据信息种类与数量,这将直接影响医院医疗水平与服务水平和医院核心竞争力。本文以医疗大数据为研究对象,提出了基于遗传算法的K-means 改进聚类方法,并以医疗费用数据为例展开分析,为提高医疗服务质量提供有效数据信息。     

混沌参数调制下RSA数据加密算法研究

随着网络信息通讯技术的发展,信息数据的通讯安全成为信息化网络信息数据通讯过程中的重要问题。面对大量侵入程序与数据漏洞的威胁,一套强有效的数据加密算法成为数据研究领域的研究方向。RSA数据加密算法作为如今常用的安全性最高的算法,在大数据动态数据节点混沌排列的条件下,无法有效保证数据的加密安全。混沌参数下,出现加密逻辑断裂、溢出、数列逆排等严重的算法漏洞。对此,提出混沌参数调制下RSA数据加密算法研究,采用混沌参数特征处理单元、特征序列逻辑控制单元与混沌FIE-RSA算法,对传统RSA加密算法存在的问题进行针对性解决。通过仿真实验证明,提出的混沌参数调制下RSA数据加密算法研究中,采用的一系列方法具有加密处理响应速度快、处理运算时间短、加密安全度高、反破解性能强等特点。     

基于Web Service的医疗保险系统的设计与实现

医疗保险是社会保障体系的一个重要环节,医疗保险系统是贯彻相关政策的直接载体.如何与社会保障系统中的其他系统以及社会保障系统外的其他系统相互集成和数据共享成为医疗保险系统应用的一大挑战.本文利用Web服务的体系结构和它的关键技术,设计了基于Web服务的医疗保险应用系统,解决了医疗保险应用系统与其他系统的相互集成问题和系统间数据共享问题.     

融合联邦学习与区块链的医疗数据共享方案

随着医疗大数据的发展,医疗数据安全、个人隐私保护等问题日益突出。为在高效利用各个医疗机构医疗数据的同时保护病人的隐私,提出一种将联邦学习与区块链相结合的医疗数据共享与隐私保护方案。使用联邦学习对多源医疗数据进行建模,将训练的模型参数和医疗机构的声誉值存储于区块链上,并利用区块链对贡献高质量数据的医院进行奖励。通过分析数据源质量对联邦学习算法性能的影响,提出一种基于双重主观逻辑模型的声誉值计算算法来改进联邦学习的精确度,使用改进的声誉机制保证在数据共享中筛选数据源的效率,并利用区块链和联邦学习技术,提高共享效率和实现隐私保护。此外,利用Tensorflow搭建分布式平台并对算法性能进行对比分析,实验结果表明,所提方案能够筛选出高质量的数据源,减少边缘节点与恶意节点的交互时间,即使当声誉值在0.5以上时,也能达到0.857的学习精确度。     

基于大数据技术的石油数字化平台设计

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段,基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践,该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务,串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期;从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发,结合大数据技术的发展及优势,提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案,通过对大数据故障信息进行提取,应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理;通过实验,文章研究的方法数据处理准确度大于90%。     

基于大数据背景的工业企业信息化应用研究

随着我国信息化与网络化的迅猛发展,“大数据”的出现成为了时代发展中的必然事件。在工业企业信息化 的过程当中掌握大数据的处理能力能够保证企业后续的信息化发展应用上占据领先的地位。本文对大数据背景下工业企 业信息化的含义、现状与应用的有效路径做出研究,得出当前工业企业的信息化应用必须强化数据的安全管理、建设大数据 基础平台、创造良好的信息化建设环境并做好数据的整合与利用的结论,以期为当下工业企业的信息化应用带来一定的借 鉴作用。     

基于数据挖掘医保系统的研究

随着医保领域业务的日益复杂化,对于医疗信息系统的建设提出了更高的要求。本文通过数据挖掘中聚类分析方法在医保系统中的应用研究,从海量的医保系统中提取出有用的信息,指导医疗系统中各个子系统的优化建设,同时分析出有价值的预测数据,推动医保业务的健康发展。     

数据挖掘技术在保险客户信用评估的应用

目前,数据挖掘技术广泛应用于各个领域中。文中将数据挖掘应用于保险客户在信用等级的分类中,即采用了基于神经网络的覆盖算法作为客户信用评分分类器的设计算法。通过对保险数据的分析,对保险用户信用等级进行分类,降低了人为因素的评价干扰。通过分类实验表明,覆盖算法的准确性和网络训练速度都大大高于SVM。为保险公司有针对性的调查提供了一定的参考依据。