一、药品计划智能决策支持系统设计与实现（论文文献综述）
李思远[1]（2021）在《社区诊所管理云平台的设计与实现》文中研究说明目前我国医院信息化水平逐年提高,但广大农村及社区各类诊所的信息化管理依然任重道远。社区诊所承担着广大基层群众的卫生服务工作,是服务人民健康的重要公共卫生管理节点。长期以来,在从业人员资质、药品管理、处方管理和就诊规范等方面,普遍存在着大量的问题。在信息化日益发展的今天,迫切需要一个适用的新一代医疗管理平台对其进行科学有效的管理。本文认真分析社区诊所的实际需求,设计并实现了一个集社区诊所办公和医疗业务管理于一体的新一代社区诊所管理云平台。平台用区块链存储病历和处方信息,解决医患纠纷中的证据可信问题;通过平台监管大处方、滥用抗生素等不当用药问题,解决用药安全监管难题。平台对药品采用集中管理的模式,由第三方或医政管理部门统一负责药品管理,从源头有效保障药品的合法性、安全性和可追溯性。针对诊所用户数量大,并发数高等特点,使用Redis缓存机制实现流量削峰问题,保障平台的平稳运行。平台设计有医生、诊所和医政管理部门3类用户,设计实现的功能有:（1）为医生提供个人信息管理,患者管理,病历管理,处方管理,订单管理,信息统计等功能;（2）为诊所提供岗位管理,部门管理,药品管理,医生信息管理,患者管理,查看病历,查看处方,信息统计等功能;（3）为医政诊所管理部门提供诊所管理,药品管理,医生信息管理,查看患者信息,查看病历,查看处方,信息统计等功能。平台前端基于Vue.js构建,后端使用Spring Boot开发,数据存储在My SQL数据库,病历和处方信息同时在以太坊区块链存储。通过系统可以加强社区诊所的统一管理,显着提升数据的安全性;同时规范村镇、社区诊所业务运行流程,优化行业管理;医生可以便捷地撰写病历,开具处方;也能随时方便地调取患者历史病历、处方信息,有助于提高诊断效率和诊断的准确率。患者在线支付医疗费用,方便快捷。系统面向农村、社区诊所管理中存在的诸多问题,以提高农村、社区诊所管理的现代化、信息化程度为目标,研发社区诊所平台。该平台在云上部署,用户通过支付极低的服务费用,即可使用平台的全部功能。平台应用极易推广普及,对落实国家医疗政策、保障农村用药安全、构建和谐医患关系、建设农村医药大数据都有重要意义。
汪哲宇[2]（2021）在《数字化慢病管理系统的研究与实践》文中进行了进一步梳理为了应对以长期性、非传染性与难治愈性为主要特征的慢性疾病的复杂护理需求,“慢病管理”——一种以患者为中心的新型卫生服务模式——自上世纪八十年代开始逐渐涌现并不断发展。协同护理是慢病管理区别于传统卫生服务模式的关键要素,其目标是为患者提供有组织性的协同化医疗服务。以移动健康和人工智能为代表的信息技术能够提升慢病管理的协同效率,帮助患者与护理提供者之间形成完整的闭环反馈,将循证知识与健康数据中蕴含的信息集成到管理过程之中,推动慢病管理逐渐从传统方式向全面的数字化方式过渡。虽然以慢性病照护模型为代表的慢病管理理论模型已经发展得较为成熟,且其有效性已经在多个国家得到了验证,但在当前我国的慢病管理实践中,仍然存在着一系列的关键问题,导致以协同护理为核心的数字化慢病管理技术尚未得到有效应用。同时,数字化慢病管理领域的相关实施性研究也存在着一定的局限性。针对这些关键问题,本论文系统性地研究了如何在我国的医疗场景下形成以协同护理为特征的数字化慢病管理关键方法,具体内容包括:（1）数字化慢病协同管理模型的构建与表达方法研究。针对我国慢病管理实践存在的管理角色分工不明确、缺乏数字化全流程决策支持等问题,使用路径的方式对通用性慢病管理方法进行明确可执行的表示,通过对高血压、糖尿病与慢阻肺三类常见慢病国内外指南的分析与归纳,提炼出了包含九类共通任务的通用性管理路径,并对数字化场景下各病种的具体路径进行了明确。在此基础上,面向我国管理模式构建了路径驱动的数字化协同管理模型,并通过本体对模型中包含的结构化知识与具体路径中的医学决策知识进行了表达。（2）数字化背景下面向患者依从性增强的个性化管理方法研究。针对患者自我管理依从性问题与相关个性化管理研究的局限性,一方面,从移动健康应用的个性化需求分析入手,基于目标导向型设计方法中的用户建模过程,结合相关健康行为理论,提炼了面向患者自我管理依从性提升的用户模型,结合问卷与访谈结果识别出了三类患者虚拟角色与其对应的个性化需求。另一方面,从人工智能技术的管理实践入手,基于本体与多种自然语言处理技术实现了一种根据患者特征为其推荐相关文章的个性化健康教育方法;基于强化学习技术实现了一种在虚拟管理环境中根据患者与管理师状态给出干预建议的个性化管理策略生成方法。（3）数字化慢病闭环管理系统的设计与实现。针对我国慢病管理信息化实践中存在的缺乏理论指导以及多病种集成性较低等问题,基于所构建的模型与个性化管理方法,设计并实现了包含智能服务引擎与客户端两大组件的数字化慢病闭环管理系统。智能服务引擎以通用性慢病管理路径本体为核心,能够通过多种类型的接口为系统提供数据存储与全场景决策支持服务;客户端中的医生工作平台基于共通性路径任务设计,能够辅助不同角色的医护人员执行具有时序性与闭环性的协同式管理;客户端中的患者移动终端基于所提炼的个性化需求与行为改变轮设计,能够为患者提供全方位的自我管理支持,并在一定程度上改善患者依从性。所实现系统目前已在我国多个地区进行了实际的部署与应用。（4）面向数字化慢病管理的评价体系构建与实践。针对数字化场景下管理系统评价方面存在的局限性,基于面向远程医疗的综合评估模型,提炼了包含评价角色、评价重点与评价角度三个维度的面向个体层面的数字化慢病管理评估模型,并依据该模型对所实现系统进行了不同证据水平的实践评价,包括基于系统真实数据的回顾性评价、面向慢阻肺患者的前后对比试验与面向高血压患者的随机对照试验。评价结果表明,当前系统能够帮助医护人员与患者共同合作,开展医患之间高效互动的闭环式协同管理,并在一定程度上改善患者的疾病控制情况、日常生活质量与疾病认知水平。总的来看,本论文所提出的路径驱动的数字化慢病管理系统能够在一定程度上解决我国慢病管理实践与慢病管理领域相关研究中存在的多种问题,为数字化慢病管理在我国的推广与应用提供了理论指导与实践验证。
张廷建[3]（2021）在《DPH260泡罩包装机PVC夹持步进应用技术研究》文中认为泡罩包装机是利用多种装置的功能实现协作完成产品封合的机器,由控制系统控制完成自动化作业。随着智能制造的发展,对泡罩包装机产业的要求也越来越高。本文在分析研究国内外大量药品包装机械研究和应用现状的基础上,提出了辊板式铝塑泡罩包装机PVC夹持步进装置改进与智能制造方案,重点对夹持步进装置传动机构与设备监视控制系统进行了研究,主要研究内容包括如下几个方面。首先,通过对包装机夹持步进机构研究,提出了伺服电机驱动同步带传动的夹持步进方案,按照加工工艺要求对包装机夹持步进装置进行了结构设计。利用Solid Works对系统进行了建模,将系统分为两部分,分别进行研究得到系统动力学模型的传递函数;第一部分为电机及驱动器,采用MATLAB辨识方法得到其系统方程;第二部分为同步带传动部分,将其分成多个研究对象讨论,得到其数学模型;通过两部分建模最终得到整个系统的数学模型和传递函数。其次,根据模糊控制理论,在传统PID控制的基础上设计了SIMATIC S7-1200伺服电机模糊PID控制模块,将模糊PID先进控制方法加入到传统伺服电机控制,应用于S7-1200控制器,通过博图中用梯形图及STL语言编程,实现对交流伺服电机的往复运动控制。然后,基于工业控制系统集成自动化理念,提出了利用工业以太网技术的现场数据采集层、数据处理层、服务器层和企业应用层四层架构的泡罩包装机夹持步进系统信息化解决方案。利用TIA Portal的编程组态软件STEP 7围绕着标准化、模块化概念进行包装机夹持步进控制系统编程,与基于Win CC的数据采集与执行运行系统可视化功能设计与实现,利用SQL数据库可以通过网页访问和处理相关数据,实现数据在中间层和更高层次的管理网络应用层之间进行交换。最后,在企业帮助下完成了系统联机调试,验证了解决方案和软硬件控制系统的可行性。其中,包装机控制系统实现了基于现场总线控制与信息集成,完成了设备集成自动化控制,性能稳定、可靠;按照企业要求本系统实现网络化、智能化特点。综上所述,本文设计的泡罩包装机夹持步进系统有重要的研究意义,搭建的设备运行性能可靠,功能相对完善,在现阶段药品包装行业中大多采用单体设备人工操作的现状下,有较大的应用前景。
孟啸[4]（2019）在《基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统的研究与实现》文中研究表明随着我国互联网及信息化产业的飞速发展,大数据应用市场不断扩大。同时在智慧医疗领域,近几年国家相关主管部门也多次发布医疗大数据相关的政策文件和行业发展指导意见。在这样的政策背景下,如何基于健康医疗大数据,运用云计算、大数据、人工智能等相关技术,搭建合理先进的大数据云服务平台,从海量的医疗健康大数据中提取有价值的信息并合理、有效地利用,为广大患者、医务人员、科研人员提供服务和协助,正快速成为医疗卫生信息化行业重要的研究和工作方向。本文结合当前国内医疗行业现状及需求,依据国家相关主管部门政策文件,对基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统的建设进行了分析研究。本文以传统文献检索为主要手段,辅以实地调研、网络、数据库等手段,对当前医疗大数据国内外研究现状、医疗大数据来源及特征、医疗大数据应用技术及普遍存在的问题进行了分析研究。同时,本文作者结合多年医院信息化工作经验,分析总结了所研究系统在数据整合、医疗服务、信息安全等各方面的需求。本文研究对传统诊疗服务过程中产生的患者基础信息及临床诊疗数据、康复健康数据等进行采集、归并、挖掘,综合关联患者就诊过程中的医疗大健康数据,创建基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统,提出了系统设计方案并对其应用场景进行了设计。该系统能够分析患者疾病分布,挖掘患者就诊行为模式,助力患者高效就诊,促进患者从就诊医疗到健康管理的转换,并且辅助医生的临床决策,评估就诊效果,助力医院诊疗服务的高效提供。本文提出的基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统,是能够充分发挥大数据技术优势,针对医疗健康行业的医疗大数据的应用支撑平台,旨在将医疗健康行业的宏观样本数据与每个个体的微观定性定量数据进行融合利用,从而促进医疗健康行业新应用场景和新服务模式的创新。
陈冰影[5]（2020）在《基于BI的医院医疗质量数据分析系统的设计与实现》文中认为近年来,我国医院信息化建设的步伐日益加快,在不断发展与完善医院各临床医技业务系统应用的同时,医院的工作效率亦得到了显着的提升,并由此产生了大量的医疗数据。如何充分汇聚与使用这些数据,使之为医院各项决策和日常管理提供科学依据,进而使医院达到精细化管理,提升医疗质量的目标,是眼下医院信息化建设的重要任务之一,商业智能技术（BI）由于其快速的分析技术方法和基于事实的支持系统,在这一领域的应用正倍受青睐。海南省人民医院围绕电子病历这条主线展开医院信息系统的建设,历经近八年的时间,基本完成了面向临床、医技等57个业务子系统的开发建设任务,各子系统支撑了医院及各分支机构的主要医疗业务和管理业务的日常工作,积累了大量的临床医技及管理数据。但由于医院业务系统繁多且比较零碎,各业务系统之间相对分散、独立,导致数据共享存在困难,因此无法提供给医院管理人员较为集中的有价值的数据。本文结合海南省人民医院信息化建设的现状和实际管理需求,围绕医院医疗质量数据分析为主要内容,利用数据仓库、联机分析处理等商业智能技术,设计并实现了医院医疗质量数据分析系统。首先,梳理医疗质量分析指标,建立医疗质量指标体系;其次,结合医院业务流程,以医院各个信息系统产生的业务数据为基础业务数据源,使用Kettle工具对源数据进行抽取、转换、加载等一系列操作,完成数据仓库的建立;再次,以Visual Studio为开发工具,以门诊、住院、医技、DRGs等指标分析为主题,分别创建多维数据模型;最后,运用DHBI这个可视化数据工具,在提供数据查询、数据统计与汇总、数据对比的基础数据分析功能上,实现数据上卷下钻、数据联动、预警提示等多层次多维度的强大数据分析功能,通过PC端、移动端和大屏端等多种途径将数据以丰富多样的图表方式展现给医院各级管理者,为医院各项管理决策提供准确性高、时效性强、具有科学性的决策依据。该系统自上线运行以来,受到了医院各级管理人员的好评。该系统采集、整理、汇聚了海南省人民医院各类信息系统的数据资源,实现了信息共享,打破了传统报表只能简单查询数据和汇总数据的瓶颈,也解决了医院原先存在的统计数据结果差异的问题,统一了数据来源和统计数据口径,有助于实现医院数字化管理和精准管理,增强医院的核心竞争力。
尹慧子[6]（2020）在《智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究》文中研究表明医疗卫生行业先后经历了数字化医疗、局域网医疗、互联网医疗三个阶段,伴随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展,新兴应用和服务模式逐步渗透到医疗卫生领域的各个方面,至此,医疗行业的信息化发展进程步入了第四个阶段-智慧医疗阶段。近年来,中央及地方政府围绕智慧医疗密集出台了一系列深化改革政策,建立多元化技术基础及环境保障,深层次地挖掘医疗信息衍生价值,旨在为患者提供优质的医疗服务。2020年新冠肺炎疫情的爆发助推智慧医疗站上了医疗卫生行业的新风口,新冠肺炎疫情防控期间,各地医疗机构迅速推进线上问诊、随访评估、AI诊断等智慧化便民举措,随着广大患者、医生用户对智慧医疗应用体验认同度的提升,深入了解智慧医疗情境下信息交互的内在机理,确保信息交互的持续顺畅和良性健康发展,进而缓解医疗需求与医疗资源供给不平衡的问题,成为医疗卫生部门和机构面临的重要问题。本文在系统梳理国内外智慧医疗情境下信息交互相关研究的基础上,针对智慧医疗情境及信息交互机理进行了深入研究,探索了智慧医疗情境下信息交互影响因素及其效果评价的方法,并提出了优化策略和建议。本研究的主要内容如下:第一,明晰智慧医疗情境下信息交互的基本内容。首先,基于对智慧医疗情境的内涵及特征分析,整合智慧医院情境、区域卫生情境和家庭医生情境构建了智慧医疗综合情境。其次,基于对智慧医疗情境下信息交互的概念及特征分析,从主体、客体、环境和技术四个方面阐述了智慧医疗情境下信息交互的组成要素,并对各组成要素之间的关联进行分析。再次,以智慧医疗情境下信息交互各要素的互动关联为依据,将智慧医疗情境下的信息交互模式划分为人-机交互模式、机-机交互模式和人-人交互模式。最后构建了智慧医疗情境下的信息交互模型。第二,探究智慧医疗情境下信息交互的形成机理。首先,基于马斯洛需求理论将智慧医疗情境下信息交互的需求层次划分为生理与安全需求、归属与社交需求、尊重与自我实现;其次,基于自我决定理论将用户信息交互的动机提炼为健康期望、心理表达、科研创新和经济利益;再次,从信息发布、信息传输、信息接收和信息反馈四个阶段分析了智慧医疗情境下信息交互的过程;最后,基于社会网络理论构建了智慧医疗情境下的信息交互网络拓扑。第三,分析智慧医疗情境下信息交互的影响因素。借鉴整合技术接受与利用理论,结合智慧医疗的特点构建了智慧医疗情境下信息交互的影响因素模型。通过调查研究问卷获取研究数据,并利用结构方程模型验证提出的研究假设,数据分析结果显示:绩效期望、努力期望、社会影响、感知风险、信息质量和服务质量对信息交互意愿有正向影响作用,感知风险有负向影响作用;信息质量和信息交互意愿对信息交互行为有正向影响作用;受教育程度和互联网经历对部分信息交互影响因素具有调节效应。第四,构建智慧医疗情境下信息交互效果评价研究。首先,明确了智慧医疗情境下信息交互效果评价的目标和原则;其次,利用专家访谈法,结合智慧医疗情境下用户信息交互的影响因素分析,归纳和总结了用户信息交互的效果评价指标,并构建层次结构模型;最后,利用调查问卷收集研究数据,通过模糊层次分析方法进行了实证分析。第五,提出智慧医疗情境下信息交互效果的优化策略。明确了智慧医疗情境下信息交互效果优化的目标和原则,提出了智慧医疗情境下信息交互效果优化的机制和框架。基于用户视角提出了针对需求满足用户期望和提升用户信息素养的策略;基于社会网络视角提出了建立智慧医疗运行长效机制和完善信息交互网络环境的策略;基于系统服务视角提出了优化系统功能设计和创新服务模式的策略。本文聚焦于智慧医疗情境下信息交互的理论和实践研究,为智慧医疗用户提供了应用决策指导,促进了智慧医疗情境下信息行为的维度化管理。在今后的研究中,将深度融合信息化手段和物联网技术,继续为智慧医疗用户提供优质的信息交互服务,推进智慧医疗运营管理不断完善。
张威强[7]（2020）在《心血管健康管理方案知识库构建及个性化方案智能生成与量化研究》文中认为当前,中国心血管病的患病率和死亡率仍处于上升阶段,权威报告显示,全国心血管患病人数超过2.9亿,每5例死亡者中就有2例死于心血管病。因此,心血管疾病已经成为我国人民健康的头号“杀手”,防治工作刻不容缓。社会发展与众多医学实践表明:以预防保养、实时监控和个性化为主的智能健康管理,不仅是一种通行的健康解决方案,也是应对心血管疾病这一类慢性疾病的有效策略。互联网的快速发展和广泛普及为知识共享提供了机会,也为个性化健康管理的实现提供了支撑。随着互联网技术取得巨大进步,基于网络的健康管理知识也呈现爆炸式增长。然而,由于这些海量且免费的健康知识来源众多、数量庞大、准确性参差不齐,表达方式也各有不同,使得人们很难找到真正适合个体所需的高质量的健康管理知识。目前国内外有很多基于互联网的公众健康管理系统及应用,但这些系统平台发布的健康管理知识大多是定性化和通用化的,定量化和个体针对性不足,也缺乏清晰的实施操作步骤和流程,导致用户实际上无法有效利用这些知识进行自我健康管理。基于此,本文尝试构建一个基于心血管病领域的知识库模型来规范和表示领域内的健康管理方案知识。然后,基于设计的领域本体知识库模型,本文结合个体健康特征、环境特征和个体其它相关特征,进一步研究个性化健康管理方案的智能生成算法。最后,根据智能生成的定性的运动方案和饮食方案,研究个性化运动和饮食方案的定量化模型。本文还邀请了领域专家对基于患者案例生成的个性化健康管理方案进行了评价,评价结果证明了个性化方案智能生成和方案量化的有效性和科学性。本文的主要创新点如下:第一,本文总结归纳了心血管疾病领域与健康管理相关的关键概念,提出并构建了一整套基于领域本体的健康管理方案知识库模型,弥补了目前国内在这个领域的研究不足,有助于实现对多源异构的健康管理知识的过滤、抽取、逻辑化和结构化。此外,考虑到心血管病的各种致病危险因素,以往仅局限于疾病与用药的领域本体并不能很好地满足大众个性化的健康管理需求。因此,本文构建了健康管理方案本体和健康管理方案实施本体,同时补充了领域内的其他关键本体,如食材、菜谱、运动等基础本体,还包含了大量与个体健康特征相关的本体和属性。本文构建的领域本体库是一套基于心血管病领域,完全以大众个性化健康管理为目标的知识库模型,同时它也是一项基础性研究,未来可以在与健康管理相关的场景中得到广泛应用。第二,本文将模糊Petri网络应用于健康管理领域,采用矩阵运算的并行推理方法进行健康管理方案的智能生成,解决了大规模知识推理的效率问题。提出的方案推荐算法充分考虑了个体健康特征、个体所处的自然环境和社会环境特征,能挖掘用户忽视或遗漏的某些健康特征信息或其他特征信息,同时能识别和处理知识推理过程中出现的矛盾或冲突规则,保证了方案推荐结果的有效性和科学性。对于饮食方案,推荐算法在考虑了个体收入水平、饮食偏好、饮食禁忌等信息的基础上,对饮食集做了进一步筛选与排序。而且,本文还结合中国居民平衡膳食宝塔所推荐的九种饮食类别对饮食做了分类推荐,不仅强调了饮食的个性化,而且兼顾了饮食种类的多样性和平衡性。第三,没有明确运动时间的定性运动方案既不足以支撑实施个性化健康管理,也不能保证运动的有效性和科学性。本文在定性的运动方案基础上,遵循每日能量总消耗与每日膳食能量总摄入的差值最接近每日推荐能量净消耗的原则,构建出了个性化运动方案的非线性规划模型,求解该模型即得到定量化的运动时间。该运动时间也是后续饮食方案定量化的重要输入参数,从而保证了运动量化与饮食量化的紧密联系。第四,没有明确的膳食摄入量的定性饮食方案无疑将降低个性化健康管理方案的可操作性和个体的依从性,也不能确保每日膳食能量摄入的科学性。本文在定性的饮食方案的基础上,基于运动方案量化的结果,遵循饮食能量摄入与按目标BMI计算的每日能量总消耗相平衡原则,以中国居民平衡膳食宝塔的九种饮食类别的推荐摄入量作为模型约束条件,构建出了个性化饮食方案的目标规划模型。运动量化和饮食量化相互依存,模型更科学、合理。本研究基于本体理论、知识管理理论、优化理论,结合运动医学、营养学相关研究成果,提出并构建了一整套个性化健康管理方案领域知识库模型。在此基础上,设计了一套知识推理方法和算法,可以智能生成满足用户个性化需求的健康管理方案。同时,针对运动和饮食这二种最普遍的健康干预方案,实现了定性到定量化模型的转换,大大提升了健康管理方案的可操作性、有效性和准确性。
教育部[8]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中指出教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
夏明慧[9]（2020）在《林业企业商务智能系统研建 ——以林口林业局有限公司为例》文中进行了进一步梳理我国的国有林业局既承担着生态文明建设的主体责任,也肩负着产业建设的艰巨任务。在国家着力推动林业现代化发展、促进生态文明建设的大背景下,提升国有林业局信息化建设管理水平迫在眉睫。目前我国林业企业信息化建设仍存在“信息孤岛”和“建设分层”等诸多问题,急需新的信息技术进一步深化信息化建设。云计算和商务智能等技术提供了新的方法和工具,研建一套林业企业商务智能系统能有效解决林业企业信息化建设中所面临的困难和挑战。本文在软件工程学、林业企业管理、森林可持续经营等理论基础和云计算、商务智能应用技术、ETL技术等关键技术的指导下,采用文献研究法、实地调研法和案例研究法等方法,以黑龙江省林口林业局有限公司为例对林业企业商务智能系统进行了系统性研究,以期为之后的相关研究抛砖引玉。本文按照需求分析、系统设计、系统实现、应用分析的主体逻辑进行阐述:需求分析包括业务需求、功能需求、数据需求和性能需求;系统设计部分完成了商务智能平台选择、系统四层架构设计、三大主体功能设计、双层数据库模型设计以及ETL过程设计;随后利用开源商务智能平台Pentaho开发实现基于B/S架构的林业企业商务智能系统;最后结合案例企业实际,对系统的应用价值进行分析。目前该商务智能系统运行在云环境中,采用Saa S云计算的形式为终端用户提供服务。本文的研究表明:（1）商务智能技术能有效解决林业企业信息化建设中的“信息孤岛”和“建设分层”等问题,深化信息系统建设;（2）林业企业商务智能系统的应用能够显着提升林口林业局的业务洞察能力、风险监控能力、综合感知能力和科学决策能力。
井晖[10]（2020）在《基于案例推理和工作流的森抚决策支持系统设计与实现》文中认为森林作为生态环境的主要功能体,在环境资源问题日渐严峻的今天起到重要的调节作用。而由于目前基层生产单位森抚管理较弱,导致我国森林资源每亩蓄积量仍居于国际较低程度,森林经营效果不佳,其多功能效益得不到有效发挥。同时国家林业和草原局在十三五规划中要求在2020年国内林业信息化率提高到80%,实现林业信息化率的显着提升,达到林业自动化办公、科学化管理的目标。本文从基层森林经营单位对森林抚育管理的需求出发,以东北地区L林业局为研究对象,建立一套连接各组织层级的森林抚育决策支持系统。该系统可为林业管理者在森林抚育经营过程中提供科学有效且兼顾多因素（生态、经济、社会）的决策支持服务。本文首先梳理了L林业局的森林抚育流程,在业务流程中找到抚育管理中的决策点,并使用流程优化的方式对决策流程进行规范化处理。然后在案例推理的基础上,以L林业局2015-2018年森抚设计数据为基础案例数据,使用框架式知识表示方法构建了案例库,采用注水算法计算案例属性的权重。最后结合fish-and-shrink算法思想和改进归一化欧式距离最近邻算法进行案例推理。运用定性与定量相结合的方法,从管理实际意义出发,研究了案例推理评价模型,分析案例推理结果的科学性。在技术上,本文依据基本业务需求设计系统总体框架和功能结构,使用Activiti流程引擎将决策支持系统与现有的林业业务流程系统（Smartforest）结合在一起,来满足决策者们（位于不同的地理位置）根据业务流程进行实时决策的业务需求。最终基于云计算的Saa S模式,将森林抚育决策支持系统（FTGDSS）部署在符合林业基层单位运行的基本硬件环境（云服务器）中。结果表明,该系统利用大量历史业务数据,辅助管理者针对森林抚育业务作出管理决策,并且解决了不同时空且多人参与的森林抚育业务决策问题。同时,也解决了决策支持系统大数据自动化获取问题,结合大数据推进了决策支持系统技术在林业信息化中的发展。
二、药品计划智能决策支持系统设计与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、药品计划智能决策支持系统设计与实现（论文提纲范文）
（1）社区诊所管理云平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文主要结构 |
| 第2章 系统关键技术 |
| 2.1 前端技术 |
| 2.1.1 Vue |
| 2.1.2 Element UI |
| 2.2 后端技术 |
| 2.2.1 Spring Boot |
| 2.2.2 Redis |
| 2.2.3 JWT |
| 2.3 数据库技术 |
| 2.4 区块链技术 |
| 2.4.1 Solidity |
| 2.4.2 Web3.js |
| 2.5 云计算平台 |
| 第3章 需求分析 |
| 3.1 系统主要架构分析 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.2.1 用户管理 |
| 3.2.2 角色管理 |
| 3.2.3 部门管理 |
| 3.2.4 岗位管理 |
| 3.2.5 医生信息管理 |
| 3.2.6 患者信息管理 |
| 3.2.7 药品管理 |
| 3.2.8 病历管理 |
| 3.2.9 处方管理 |
| 3.2.10 订单管理 |
| 3.2.11 信息统计 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.3.1 系统扩展性 |
| 3.3.2 系统安全性 |
| 3.3.3 系统性能 |
| 3.4 可行性分析 |
| 3.4.1 技术可行性 |
| 3.4.2 操作可行性 |
| 3.4.3 经济可行性 |
| 3.5 系统开发环境 |
| 第4章 系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.1.1 系统应用功能架构 |
| 4.1.2 基础数据架构 |
| 4.1.3 高并发流量削峰架构 |
| 4.1.4 安全架构 |
| 4.2 系统主要功能详细设计 |
| 4.2.1 用户管理功能设计 |
| 4.2.2 角色管理功能设计 |
| 4.2.3 部门管理功能设计 |
| 4.2.4 岗位管理功能设计 |
| 4.2.5 医生信息管理功能设计 |
| 4.2.6 患者信息管理功能设计 |
| 4.2.7 药品管理功能设计 |
| 4.2.8 病历管理功能设计 |
| 4.2.9 处方管理功能设计 |
| 4.2.10 订单管理功能设计 |
| 4.2.11 信息统计功能设计 |
| 4.3 系统数据库设计 |
| 4.3.1 数据库概念设计 |
| 4.3.2 数据库指标体系 |
| 4.3.3 主要数据表设计 |
| 第5章 系统实现 |
| 5.1 用户管理实现 |
| 5.2 角色管理实现 |
| 5.3 部门管理实现 |
| 5.4 岗位管理实现 |
| 5.5 医生信息管理实现 |
| 5.6 患者信息管理实现 |
| 5.7 药品管理实现 |
| 5.8 病历管理实现 |
| 5.9 处方管理实现 |
| 5.10 订单管理实现 |
| 5.11 信息统计实现 |
| 第6章 部署与测试 |
| 6.1 系统部署 |
| 6.1.1 阿里云平台 |
| 6.1.2 部署方案 |
| 6.2 系统测试 |
| 6.2.1 系统测试环境 |
| 6.2.2 程序测试用例 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间取得成果 |
| 致谢 |
（2）数字化慢病管理系统的研究与实践（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单和术语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 慢病管理概述 |
| 1.1.1 慢病的定义与分类 |
| 1.1.2 慢病的全球化流行趋势 |
| 1.1.3 慢病管理的定义与基本要素 |
| 1.1.4 我国慢病流行趋势及管理现状 |
| 1.2 慢病管理领域研究综述 |
| 1.2.1 基于协同护理的慢病管理理论模型发展综述 |
| 1.2.2 基于CCM框架的慢病管理实施性研究综述 |
| 1.3 数字化慢病管理研究进展及应用实践 |
| 1.3.1 数字化背景下的慢病管理理论模型发展 |
| 1.3.2 数字化背景下的慢病管理实施性研究进展 |
| 1.3.3 数字化慢病管理国内外代表性应用实践 |
| 1.4 关键问题分析与论文研究内容 |
| 1.4.1 关键问题分析 |
| 1.4.2 论文的研究内容及创新点 |
| 第二章 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建与表达 |
| 2.1 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建 |
| 2.1.1 通用性慢病管理路径提炼与多病种实现 |
| 2.1.2 面向我国管理模式的数字化协同管理模型构建 |
| 2.2 基于本体的模型知识表达与验证 |
| 2.2.1 本体相关概念与构建方法 |
| 2.2.2 慢病协同管理模型基础本体构建 |
| 2.2.3 基于演绎推理的路径化决策支持 |
| 2.2.4 本体构建结果与技术性评估 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 面向患者依从性增强的个性化管理方法研究 |
| 3.1 基于健康行为理论的患者个性化管理需求分析 |
| 3.1.1 移动健康应用设计方法概述 |
| 3.1.2 面向自我管理依从性增强的用户模型提炼 |
| 3.1.3 用户虚拟角色构建与需求识别 |
| 3.2 基于健康推荐系统的个性化健康教育方法研究 |
| 3.2.1 健康推荐系统相关概念与研究进展 |
| 3.2.2 健康知识推荐系统的设计与实现 |
| 3.2.3 基于测试集的推荐系统评估 |
| 3.3 基于强化学习的个性化管理策略生成方法研究 |
| 3.3.1 强化学习相关理论与研究进展 |
| 3.3.2 策略生成模型的设计与实现 |
| 3.3.3 基于虚拟环境的训练结果与模型评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数字化慢病闭环管理系统设计与实现 |
| 4.1 面向全场景决策支持的智能化慢病服务引擎构建 |
| 4.1.1 以引擎为核心的系统整体架构设计 |
| 4.1.2 基于多种软件框架的云端引擎实现 |
| 4.2 基于路径任务的医生协作工作平台设计与实现 |
| 4.2.1 路径任务驱动的协作工作平台功能设计 |
| 4.2.2 基于网页的协作工作平台功能实现 |
| 4.3 基于行为改变技术的患者移动终端设计与实现 |
| 4.3.1 行为改变轮驱动的干预功能设计 |
| 4.3.2 面向多平台的移动终端功能实现 |
| 4.3.3 面向患者依从性的移动终端试点性应用评价 |
| 4.4 系统部署与实际应用情况 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向数字化慢病管理的多维度评价体系研究 |
| 5.1 数字化慢病管理系统多维度评价体系构建 |
| 5.1.1 慢病管理领域评价方法概述 |
| 5.1.2 面向个体层面的数字化慢病管理评估模型提炼 |
| 5.2 基于系统观察性数据的回顾性评价 |
| 5.2.1 研究设计与数据分析方法 |
| 5.2.2 回顾性评价结果总结 |
| 5.3 基于多层次临床试验的前瞻性评价 |
| 5.3.1 探究慢阻肺患者院外管理效果的前后对比试验 |
| 5.3.2 探究高血压患者院外管理效果的随机对照试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
（3）DPH260泡罩包装机PVC夹持步进应用技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源与研究背景 |
| 1.2 泡罩包装机及关键装置国内外发展现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 包装机夹持步进装置总体设计方案 |
| 2.1 包装机夹持步进装置系统介绍 |
| 2.2 包装机夹持步进装置设计参数 |
| 2.3 包装机夹持步进装置总体设计方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 夹持步进装置结构设计与分析 |
| 3.1 夹持步进装置结构设计 |
| 3.2 夹持步进装置建模与分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 夹持步进装置控制系统设计 |
| 4.1 控制系统硬件设计 |
| 4.2 控制系统软件设计 |
| 4.2.1 下位机设计 |
| 4.2.2 伺服系统设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 夹持步进装置工业控制网络设计 |
| 5.1 工业控制网络方案设计 |
| 5.2 系统网络平台建设 |
| 5.2.1 设备网络连接 |
| 5.2.2 WinCC控制中心设计 |
| 5.2.3 中间层数据库 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 包装机夹持步进装置试验 |
| 6.1 试验设备搭建 |
| 6.2 现场设备与通讯调试 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 本文研究的内容 |
| 1.6 本文的组织结构 |
| 1.7 相关概念 |
| 第二章 医疗大数据特点研究 |
| 2.1 医疗数据来源 |
| 2.2 医疗数据特性 |
| 2.3 医疗大数据现状 |
| 2.4 医疗大数据应用探索 |
| 2.5 医疗大数据应用技术 |
| 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 数据整合需求 |
| 3.2 医疗服务需求 |
| 3.3 信息安全需求 |
| 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统设计 |
| 4.2 系统环境 |
| 4.3 系统安全设计 |
| 本章小结 |
| 第五章 业务应用场景设计 |
| 5.1 患者端应用 |
| 5.2 医护端应用 |
| 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 内容总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于BI的医院医疗质量数据分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究的意义与内容 |
| 2 相关理论和关键技术 |
| 2.1 商业智能概述 |
| 2.2 数据仓库技术介绍 |
| 2.2.1 数据仓库介绍 |
| 2.2.2 ETL技术介绍 |
| 2.2.3 ETL工具Kettle介绍 |
| 2.3 OLAP概述 |
| 2.4 DHBI介绍 |
| 3 医院医疗质量数据分析系统的设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 系统功能设计 |
| 3.3 系统架构设计 |
| 3.4 数据仓库设计 |
| 3.4.1 数据仓库的体系结构 |
| 3.4.2 数据仓库的设计思路 |
| 3.5 OLAP设计 |
| 3.5.1 多维数据模型的设计架构 |
| 3.5.2 门诊指标分析主题 |
| 3.5.3 住院指标分析主题 |
| 3.5.4 医技指标分析主题 |
| 3.5.5 DRGs指标分析主题 |
| 3.6 数据展示设计 |
| 4 医院医疗质量数据分析系统的实现 |
| 4.1 系统的软、硬件开发环境 |
| 4.2 数据采集与存储层的实现 |
| 4.3 数据分析层的实现 |
| 4.4 数据展示层的实现 |
| 4.5 DHBI可视化展示 |
| 4.5.1 PC端部分指标展示 |
| 4.5.2 移动端部分指标展示 |
| 4.5.3 大屏端部分指标展示 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线与创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第二章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 智慧医疗 |
| 2.1.1 智慧医疗的内涵 |
| 2.1.2 智慧医疗的用户 |
| 2.1.3 智慧医疗的类型 |
| 2.2 信息交互 |
| 2.2.1 信息交互的概念 |
| 2.2.2 信息交互的动因 |
| 2.2.3 信息交互的类型 |
| 2.3 整合技术接受与利用理论 |
| 2.4 马斯洛需求理论 |
| 2.5 自我决定理论 |
| 2.6 社会网络理论 |
| 2.7 感知风险理论 |
| 第三章 智慧医疗情境下信息交互的基本内容 |
| 3.1 智慧医疗情境的内涵及特征 |
| 3.1.1 智慧医疗情境的内涵 |
| 3.1.2 智慧医疗情境的特征 |
| 3.2 智慧医疗情境解构 |
| 3.2.1 智慧医院情境 |
| 3.2.2 区域卫生情境 |
| 3.2.3 家庭医生情境 |
| 3.2.4 智慧医疗情境 |
| 3.3 智慧医疗情境下信息交互的内涵及特征 |
| 3.3.1 智慧医疗情境下信息交互的内涵 |
| 3.3.2 智慧医疗情境下信息交互的特征 |
| 3.4 智慧医疗情境下信息交互的组成要素 |
| 3.4.1 主体 |
| 3.4.2 客体 |
| 3.4.3 环境 |
| 3.4.4 技术 |
| 3.4.5 各组成要素间关系 |
| 3.5 智慧医疗情境下的信息交互模式 |
| 3.5.1 人-机交互模式 |
| 3.5.2 机-机交互模式 |
| 3.5.3 人-人交互模式 |
| 3.5.4 智慧医疗情境下信息交互模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 智慧医疗情境下信息交互的机理分析 |
| 4.1 智慧医疗情境下信息交互的需求分析 |
| 4.1.1 生理与安全需求 |
| 4.1.2 归属与社交需求 |
| 4.1.3 尊重与自我实现 |
| 4.2 智慧医疗情境下信息交互的动机分析 |
| 4.2.1 健康期望 |
| 4.2.2 心理表达 |
| 4.2.3 科研创新 |
| 4.2.4 经济利益 |
| 4.3 智慧医疗情境下信息交互的过程分析 |
| 4.3.1 信息发布阶段 |
| 4.3.2 信息传输阶段 |
| 4.3.3 信息接收阶段 |
| 4.3.4 信息反馈阶段 |
| 4.4 智慧医疗情境下信息交互的网络结构 |
| 4.4.1 智慧医疗情境下信息交互网络的形成 |
| 4.4.2 智慧医疗情境下信息交互网络的结构分析 |
| 4.5 智慧医疗情境下信息交互的机理模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 智慧医疗情境下信息交互的影响因素分析 |
| 5.1 智慧医疗情境下信息交互的影响因素模型 |
| 5.1.1 智慧医疗情境下信息交互的影响因素概念模型 |
| 5.1.2 智慧医疗情境下信息交互的影响因素 |
| 5.2 问卷设计与数据收集 |
| 5.2.1 问卷设计 |
| 5.2.2 数据收集 |
| 5.3 数据分析和模型校验 |
| 5.3.1 验证性因子分析 |
| 5.3.2 结构方程模型验证分析 |
| 5.3.3 调节变量效应分析 |
| 5.4 讨论分析 |
| 5.4.1 检验模型结论 |
| 5.4.2 分析与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 智慧医疗情境下信息交互的效果评价 |
| 6.1 智慧医疗情境下信息交互效果评价的目标和原则 |
| 6.1.1 智慧医疗情境下信息交互效果评价的目标 |
| 6.1.2 智慧医疗情境下信息交互效果评价的原则 |
| 6.2 智慧医疗情境下信息交互的效果评价指标体系构建 |
| 6.2.1 效果评价指标选取 |
| 6.2.2 效果评价指标体系构建 |
| 6.3 基于模糊综合评价法的智慧医疗情境下信息交互效果评价 |
| 6.3.1 模糊综合评价法适用性分析 |
| 6.3.2 智慧医疗情境下的信息交互效果评价分析 |
| 6.3.3 构建模糊综合评价的隶属矩阵 |
| 6.4 评价结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 智慧医疗情境下信息交互的效果优化策略 |
| 7.1 智慧医疗情境下信息交互的效果优化架构 |
| 7.1.1 智慧医疗情境下信息交互效果优化的目标和原则 |
| 7.1.2 智慧医疗情境下信息交互的效果优化路径 |
| 7.1.3 智慧医疗情境下信息交互的效果优化框架 |
| 7.2 用户视角下的信息交互效果优化策略 |
| 7.2.1 深入挖掘用户需求 |
| 7.2.2 提升用户信息素养 |
| 7.3 社会网络视角下的信息交互效果优化策略 |
| 7.3.1 建立智慧医疗运行长效保障机制 |
| 7.3.2 建立友好的信息交互网络环境 |
| 7.4 系统服务视角下的信息交互效果优化策略 |
| 7.4.1 优化系统功能设计 |
| 7.4.2 创新信息交互服务模式 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间取得成果 |
| 致谢 |
（7）心血管健康管理方案知识库构建及个性化方案智能生成与量化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.4 研究方法与技术路线图 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 健康管理知识库 |
| 2.2 知识推理 |
| 2.3 个性化健康管理方案定量化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 个性化健康管理方案领域本体库构建 |
| 3.1 本体建模方法 |
| 3.1.1 本体内涵 |
| 3.1.2 建模方法 |
| 3.2 领域本体知识库模型构建 |
| 3.2.1 明确本体应用目标 |
| 3.2.2 确定核心知识源 |
| 3.2.3 归纳顶层概念 |
| 3.2.4 本体详细设计 |
| 3.2.5 本体建立与检验 |
| 3.2.6 知识库模型评估 |
| 3.3 健康管理方案的本体实例 |
| 3.4 健康管理方案实例相似度 |
| 3.4.1 属性分类 |
| 3.4.2 相似度计算 |
| 3.4.3 相似度计算实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 心血管健康管理方案知识库系统 |
| 4.1 设计方法 |
| 4.2 核心需求 |
| 4.3 系统设计 |
| 4.3.1 系统架构设计 |
| 4.3.2 基本功能设计 |
| 4.3.3 业务流程设计 |
| 4.3.4 数据库设计 |
| 4.4 知识库系统实现 |
| 4.5 领域本体知识库模型验证与更新 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 个性化健康管理方案智能生成 |
| 5.1 健康管理方案Petri网络 |
| 5.2 个性化方案智能生成 |
| 5.2.1 Step1:构建推理网络 |
| 5.2.2 Step2:设置初始状态向量 |
| 5.2.3 Step3:知识推理 |
| 5.2.4 Step4:饮食方案筛选与排序 |
| 5.2.5 Step5:健康管理方案输出 |
| 5.3 应用实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 个性化运动和饮食方案定量化 |
| 6.1 方案量化概述 |
| 6.2 运动方案量化模型 |
| 6.3 饮食方案量化模型 |
| 6.4 方案迭代 |
| 6.5 应用实例 |
| 6.5.1 运动方案定量化实例 |
| 6.5.2 饮食方案定量化实例 |
| 6.6 方案评价 |
| 6.7 菜谱智能推荐 |
| 6.7.1 菜谱推荐概述 |
| 6.7.2 智能推荐模型 |
| 6.7.3 应用实例 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一. 常见活动代谢当量表 |
| 附录二. 中国居民平衡膳食宝塔 |
| 附录三. 健康管理方案知识库系统数据表结构 |
| 附录四. 健康管理方案知识库系统典型界面 |
| 附录五. 心血管疾病患者案例及个性化健康管理方案 |
| 附录六. 个性化健康管理方案评价表 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 |
（9）林业企业商务智能系统研建 ——以林口林业局有限公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 林业信息化 |
| 1.2.2 商务智能 |
| 1.2.3 林业企业商务智能研究评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 特色与创新之处 |
| 2 理论基础与关键技术支撑 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 软件工程学 |
| 2.1.2 林业企业管理 |
| 2.1.3 森林可持续经营 |
| 2.2 关键技术 |
| 2.2.1 云计算 |
| 2.2.2 商务智能应用技术 |
| 2.2.3 ETL技术 |
| 2.3 小结 |
| 3 林业企业商务智能系统需求分析 |
| 3.1 林口林业局有限公司概况 |
| 3.1.1 基本情况 |
| 3.1.2 信息化建设现状 |
| 3.2 业务需求 |
| 3.2.1 森林经营类指标 |
| 3.2.2 财务管理类指标 |
| 3.3 系统需求 |
| 3.3.1 功能需求 |
| 3.3.2 数据需求 |
| 3.3.3 性能需求 |
| 4 林业企业商务智能系统设计 |
| 4.1 商务智能平台选择 |
| 4.1.1 开源产品与商业产品 |
| 4.1.2 主流开源商务智能产品 |
| 4.1.3 Pentaho BI简介 |
| 4.2 架构设计 |
| 4.2.1 数据获取层 |
| 4.2.2 数据集成层 |
| 4.2.3 数据处理层 |
| 4.2.4 数据应用层 |
| 4.3 功能设计 |
| 4.3.1 报表展示功能 |
| 4.3.2 指标展示功能 |
| 4.3.3 数据多维分析功能 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 概念模型设计 |
| 4.4.2 逻辑模型设计 |
| 4.4.3 物理模型设计 |
| 4.5 ETL设计 |
| 4.5.1 过程一 |
| 4.5.2 过程二 |
| 4.5.3 过程三 |
| 5 林业企业商务智能系统实现 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.2 ETL实现 |
| 5.2.1 过程一:Excel数据到My SQL数据 |
| 5.2.2 过程二:建立数据集市 |
| 5.2.3 过程三:构建数据立方体 |
| 5.3 功能实现 |
| 5.3.1 报表展示 |
| 5.3.2 指标展示 |
| 5.3.3 数据多维分析 |
| 6 林业企业商务智能系统应用分析 |
| 6.1 提升林业企业业务洞察能力 |
| 6.2 提升林业企业风险监控能力 |
| 6.3 提升林业企业综合感知能力 |
| 6.4 增强林业企业科学决策能力 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足之处 |
| 7.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（10）基于案例推理和工作流的森抚决策支持系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出与研究意义 |
| 1.1.1 问题的提出 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 林业信息化问题研究进展 |
| 1.2.2 林业决策支持系统研究进展 |
| 1.2.3 基于案例的推理问题研究进展 |
| 1.2.4 国内外相关研究小结 |
| 1.3 本文的研究内容与研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 数据来源 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 软件工程思想 |
| 2.2 基于案例推理原理与方法 |
| 2.2.1 基于案例推理基本原理 |
| 2.2.2 基于案例推理案例检索技术 |
| 2.2.3 案例相似度计算技术 |
| 2.3 均匀度理论 |
| 3 需求分析 |
| 3.1 业务需求分析 |
| 3.1.1 森林抚育管理决策点的定义及研究范围界定 |
| 3.1.2 森林抚育管理决策问题分析 |
| 3.1.3 森林抚育管理决策“to-be”流程 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 系统功能需求 |
| 3.2.2 数据逻辑分析 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 决策支持系统设计 |
| 4.1 设计思路 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 基础数据信息表设计 |
| 4.3.2 历史信息表设计 |
| 4.3.3 推理规则表设计 |
| 4.3.4 决策业务表设计 |
| 4.4 系统主要子系统模块设计 |
| 4.4.1 人机交互子系统设计 |
| 4.4.2 推理子系统设计 |
| 4.4.3 综合信息库子系统设计 |
| 4.4.4 业务流程管理子系统设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统实施与测试 |
| 5.1 系统开发环境搭建 |
| 5.1.1 系统开发环境 |
| 5.1.2 系统测试环境 |
| 5.2 系统功能模块实现 |
| 5.1.1 人机交互接口实现 |
| 5.1.2 综合信息库子系统实现 |
| 5.1.3 案例推理子系统实现 |
| 5.1.4 业务流程管理子系统实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 系统应用对象 |
| 5.3.2 测试方案 |
| 5.3.3 测试用例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统运行算例与分析 |
| 6.1 案例模拟 |
| 6.2 系统运行实例 |
| 6.2.1 林业局层级森抚作业量及资金分配决策 |
| 6.2.2 林场层级森抚区域及作业方式决策 |
| 7 讨论与展望 |
| 7.1 讨论 |
| 7.2 展望 |
| 8 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
四、药品计划智能决策支持系统设计与实现（论文参考文献）
- [1]社区诊所管理云平台的设计与实现[D]. 李思远. 曲阜师范大学, 2021(02)
- [2]数字化慢病管理系统的研究与实践[D]. 汪哲宇. 浙江大学, 2021(01)
- [3]DPH260泡罩包装机PVC夹持步进应用技术研究[D]. 张廷建. 辽宁工业大学, 2021(02)
- [4]基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统的研究与实现[D]. 孟啸. 南京邮电大学, 2019(03)
- [5]基于BI的医院医疗质量数据分析系统的设计与实现[D]. 陈冰影. 海南大学, 2020(02)
- [6]智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究[D]. 尹慧子. 吉林大学, 2020(03)
- [7]心血管健康管理方案知识库构建及个性化方案智能生成与量化研究[D]. 张威强. 上海交通大学, 2020(01)
- [8]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [9]林业企业商务智能系统研建 ——以林口林业局有限公司为例[D]. 夏明慧. 北京林业大学, 2020(02)
- [10]基于案例推理和工作流的森抚决策支持系统设计与实现[D]. 井晖. 北京林业大学, 2020(02)