基于云計(jì)算的家庭移動(dòng)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、相比傳統(tǒng)醫(yī)療，移動(dòng)醫(yī)療能夠提供更加快捷、有效的醫(yī)療服務(wù)和醫(yī)療資訊。作為移動(dòng)醫(yī)療各種信息的載體，目前終端設(shè)備本身的計(jì)算和存儲(chǔ)等問(wèn)題嚴(yán)重阻礙了移動(dòng)醫(yī)療的進(jìn)一步發(fā)展。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題本文提出了一種基于云計(jì)算的家庭移動(dòng)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，云環(huán)境為系統(tǒng)提供了服務(wù)器、存儲(chǔ)空間和計(jì)算環(huán)境，從而降低了移動(dòng)終端的內(nèi)存和處理器等配置要求，有效解決了現(xiàn)階段存在的問(wèn)題。本文的主要內(nèi)容如下:
　　1.調(diào)研移動(dòng)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，闡述了云計(jì)算在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用和技術(shù)前景。

2、對(duì)家庭移動(dòng)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)進(jìn)行需求分析，在此基礎(chǔ)上建立了系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和整體框架。詳細(xì)研究了系統(tǒng)重要模塊的設(shè)置和邏輯結(jié)構(gòu)。
　　2.研究系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的關(guān)鍵技術(shù)，包括移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)中的Hadoop框架和MapReduce并行編程模型、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及決策樹(shù)算法等。
　　3.結(jié)合后端和前端的分工方法實(shí)現(xiàn)了基于云計(jì)算的家庭移動(dòng)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，系統(tǒng)分為移動(dòng)客戶端和人體健康數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。按照分布式存儲(chǔ)的思想，將系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)分為本地S

3、QLite數(shù)據(jù)庫(kù)、云端MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式文件系統(tǒng)HDFS，三者結(jié)合共同管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)采集模塊的硬件系統(tǒng)，詳細(xì)描述了移動(dòng)客戶端重點(diǎn)模塊的設(shè)計(jì)方法和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。
　　4.利用聚類算法和分類算法挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)，得出醫(yī)療數(shù)據(jù)的分類模型和聚類結(jié)果。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Hadoop平臺(tái)的分布式C4.5決策樹(shù)算法，重點(diǎn)闡述算法的設(shè)計(jì)思路和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。在該算法基礎(chǔ)上結(jié)合Weka平臺(tái)設(shè)計(jì)人體數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，對(duì)平臺(tái)進(jìn)行功能模塊設(shè)計(jì)和GUI設(shè)計(jì)，實(shí)