论文摘要
随着信息化在全球范围内的推进,各色的数据库被开发出来,越来越多的信息资料开始在数据库内存储。但随之而来的是快速增长的海量数据被存放在大型和大量数据库中,没有强有力的工具,理解它们已经远远超出了人的能力。被描述为“数据丰富,但信息贫乏”。数据挖掘就是在这样的情况下被提出来的,数据挖掘,也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的研究在2000年以后开始得到普遍认识,2003年左右各种理论方面的成果得以发表。数据挖掘的应用最早出现是在商业上,随着数据挖掘在商业应用上的成功越来越多的领域开始应用此项技术。国内卫生方面已经有利用数据挖掘的例子,但在儿童预防接种信息方面还未出现此类研究,主要是因为儿童预防接种信息系统刚开始建设并且在数据挖掘方面没有可用的模型可用。但随着儿童预防接种信息管理系统在全国范围内开始应用,此类研究已经迫在眉睫。建立一个有着良好组织结构系统,并能进行高效的有意义的数据挖掘,能为决策人员提供准确有效分析结果的儿童预防接种多维信息管理系统是本文的研究目的,同时结合其它数据资料尝试疾病的预警报告。本文的创新之处在于将数据仓库,数据挖掘的理论和技术应用到儿童预防接种信息管理系统中,应用数据挖掘理论分析医学数据。
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摘要ABSTRACT第一章 前言1.1 课题的背景和意义1.2 课题的提出及国内外发展现状1.3 本课题所做的工作1.4 系统设计采用的开发平台第二章 数据挖掘的基本原理2.1 数据挖掘基本概念2.2 数据挖掘技术2.2.1 人工神经网络2.2.2 决策树2.2.3 遗传算法2.2.4 关联规则挖掘算法2.3 数据挖掘的步骤2.4 数据挖掘的功能2.5 数据挖掘的应用第三章 儿童预防接种信息管理系统的技术基础3.1 数据仓库的基本知识3.1.1 数据仓库的概念与特征3.1.2 数据仓库的系统结构3.1.3 数据仓库的数据装入与更新3.1.4 多维数据仓库的设计3.2 OLAP技术概论3.2.1 OLAP系统准则3.2.2 OLAP的特点及结构3.2.3 OLAP的性能3.2.4 OLAP按数据组织方式的分类3.2.5 OLAP的多维数据结构3.2.6 OALP的多维数据分析3.3 SQL Server相关性能研究3.3.1 SQL Server 2000概述3.3.2 分析服务器3.3.3 数据透视表第四章 儿童预防接种信息管理系统多维数据模型的建立4.1 儿童预防接种信息管理系统概念模型的建立4.1.1 系统边界的界定4.1.2 数据仓库主题的确定4.1.3 多维概念模型的建立4.1.4 主题域的细化4.2 接种信息多维数据库逻辑模型的建立4.3 儿童预防接种信息管理系统的DTS设计与实现4.3.1 DTS包与包对象模型4.3.2 利用DTS实现异构数据转换第五章 儿童预防接种信息管理系统的OLAP设计与实现5.1 儿童预防接种信息管理系统数据源简介5.2 儿童预防接种信息管理系统的OLAP设计5.2.1 儿童预防接种信息管理系统OLAP常规维的设计5.2.2 儿童预防接种信息管理系统OLAP维层次及类的设计5.2.3 儿童预防接种信息管理系统的粒度设计5.2.4 儿童预防接种信息管理系统的分区设计5.2.5 儿童预防接种信息管理系统聚集设计5.3 儿童预防接种信息管理系统的OLAP分析设计与实现5.3.1 儿童预防接种信息管理系统的OLAP分析5.3.2 接种信息分析数学模型的建立5.3.3 用MDX语言实现数据分析第六章 儿童预防接种信息管理系统的接口设计6.1 儿童预防接种信息管理系统OLAP客户端的体系结构6.2 儿童预防接种信息管理系统的数据访问接口6.3 儿童预防接种信息管理系统的接口设计第七章 儿童预防接种信息管理系统的优化与维护7.1 系统性能的优化7.1.1 索引的优化7.1.2 优化7.1.3 儿童预防接种信息管理系统的查询优化7.1.4 儿童预防接种信息管理系统数据立方的优化7.1.5 儿童预防接种信息管理系统中的硬盘优化7.1.6 儿童预防接种信息管理系统中数据载入的最优化7.2 儿童预防接种信息管理系统的维护7.2.1 儿童预防接种信息管理系统维护的调度管理7.2.2 儿童预防接种信息管理系统数据的备份7.2.3 儿童预防接种信息管理系统日志的维护7.3 儿童预防接种信息管理系统的安全性第八章 儿童预防接种信息管理系统评价第九章 结论和展望9.1 结论9.2 展望9.2.1 传染病的预警9.2.2 其它辅助平台介绍 与年度计划文中涉及的英文缩写词 对应的全称及其汉语意思一览表参考文献致谢学位论文评阅及答辩情况表
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