基于神经网络算法的医疗费用数据挖掘任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

数据挖掘能够得到隐藏在这些海量数据背后的具有决策价值的知识,利用这项技术可以从大量的数据信息中挖掘出一些隐藏在其中的知识,从而为人们提供有价值的、科学的信息,以便为企业管理人员或其他决策者提供信息参考和决策支持,最终使得企业管理科学化,经济效益最大化。在医学信息的数据挖掘方面,国外的研究和应用相对国内也更多,在国外不仅把数据挖掘应用于辅助医生诊疗方面,而且也广泛的应用于病人及医院的管理方面。因此,数据挖掘在我国医疗行业的研究有着重要的实际应用价值。本毕业设计利用神经网络算法,对胆囊炎患者住院数据进行挖掘,分析得出影响住院费用的主要因素,并在此基础上提出针对单病种患者的住院费用标准,为医保机构提供有效的参考。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

1、了解相关的数据挖掘技术与需要应用的算法。 熟练运用SPSS modeler 14.1等相关软件。2、收集整理相关医疗数据,并根据算法需要对进行预处理 。3、利用BP神经网络模型分析得出住院费用的主要影响因素及其敏感度。 4、在前一步的基础上,通过Kohonen算法分析得出预测的相关费用标准。 5、 整理相关工作成果,按照学校要求完成毕业论文。

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3. 主要参考文献

[1].邵峰晶.于忠清.王金龙.孙仁诚.数据挖掘原理与算法[M].北京:电子工业出版社,2014

[2].王振武,徐慧. 数据挖掘算法原理与实现[M].北京:清华大学出版社,2015

[3].李涛.数据挖掘的应用与实践:大数据时代的案例分析[M].厦门:厦门大学出版社,2013

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