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基于云计算的家庭移动监护系统设计

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基于云计算的家庭移动监护系统设计
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.2.1 移动监护系统研究现状第11-12页
    1.2.2 云计算在医疗行业中的研究现状第12-13页
  1.3 论文研究内容第13页
  1.4 论文组织结构第13-16页
第二章 基于云计算的家庭移动监护系统架构设计第16-24页
  2.1 总体需求分析第16页
  2.2 系统体系结构设计第16-18页
  2.3 系统的总体功能模块设计第18-21页
    2.3.1 功能需求分析第18-19页
    2.3.2 移动客户端功能模块设计第19-20页
    2.3.3 人体健康数据挖掘平台功能模块设计第20-21页
  2.4 系统整体框架结构设计第21-22页
  2.5 本章小结第22-24页
第三章 系统关键技术及理论研究第24-34页
  3.1 移动医疗设备和无线通信技术的选择分析第24-25页
  3.2 移动应用开发技术第25页
  3.3 云计算技术第25-29页
    3.3.1 Hadoop框架第26页
    3.3.2 Hadoop分布式文件系统HDFS第26-27页
    3.3.3 Hadoop分布式计算框架MapReduce第27-29页
  3.4 数据挖掘技术第29-30页
    3.4.1 数据挖掘的特点第29页
    3.4.2 数据的挖掘步骤第29-30页
  3.5 决策树算法第30-33页
    3.5.1 决策树简介第30-31页
    3.5.2 几种典型决策树算法对比第31-33页
  3.6 本章小结第33-34页
第四章 移动监护客户端的设计与实现第34-48页
  4.1 分布式数据存储第34-36页
    4.1.1 数据库设计第34页
    4.1.2 数据表结构第34-36页
  4.2 硬件系统的结构组成第36-41页
    4.2.1 硬件系统的总体设计第36页
    4.2.2 家庭环境监测模块硬件系统第36-39页
    4.2.3 体征检测模块硬件系统第39-41页
  4.3 移动监护客户端的设计与实现第41-47页
    4.3.1 家庭环境监测模块第41页
    4.3.2 体征数据测量模块第41-45页
    4.3.3 远程咨询模块第45-46页
    4.3.4 自我提醒模块第46-47页
    4.3.5 地图服务模块第47页
  4.4 本章小结第47-48页
第五章 人体健康数据挖掘平台的设计第48-54页
  5.1 医疗数据聚类分析第48-49页
  5.2 医疗数据分类分析第49-50页
  5.3 基于Hadoop的分布式C4.5决策树算法设计第50-51页
  5.4 人体健康数据挖掘平台的设计与实现第51-53页
    5.4.1 平台的框架设计第52页
    5.4.2 平台的实现第52-53页
  5.5 本章小结第53-54页
第六章 云平台部署和实验第54-68页
  6.1 云平台配置及部署第54-56页
    6.1.1 云平台配置第54-55页
    6.1.2 云平台部署第55-56页
  6.2 体征测量实验对比与结果分析第56页
  6.3 基于Hadoop的分布式C4.5决策树算法实验与结果分析第56-60页
    6.3.1 实验过程第56-58页
    6.3.2 决策树模型第58-59页
    6.3.3 算法处理速度分析第59-60页
    6.3.4 可扩展性和服务质量分析第60页
  6.4 重点界面展示第60-66页
  6.5 本章小结第66-68页
第七章 总结与展望第68-70页
  7.1 总结第68页
  7.2 展望第68-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-76页
作者简介第76页

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