面向糖尿病的临床大数据分析研究与应用
大数据分析在生物医学中的应用研究
大数据分析在生物医学中的应用研究近些年来，大数据已成为现代科学和技术的重要工具，广泛应用于金融、电子商务、社交媒体等领域。
然而，大数据在生物医学领域中的应用也越来越受到重视。
生物医学领域的大数据通常来源于各种各样的数据仓库，包括病人的生化指标、基因信息、病历数据等。
利用这些大规模的数据，医学界可以更好地了解基因的表达和功能，发现疾病的成因和诊断方法，提高药物研发的效率并加快新药上市。
本文将重点探讨大数据分析在生物医学领域中的应用研究。
一、基因组学的大数据分析整个生命科学领域最受欢迎的研究领域之一就是基因组学。
在基因组学领域，大数据应用最为广泛。
基因组数据集的规模和复杂性在不断增加，目前，基因组测序仪的效率已经达到一个飞跃的量级，不断增加数据的生成速度，当已经观察到十亿条DNA序列数据时，生物医学研究者在数据管理和分析方面遇到了新的难题。
基因组数据集包涵的数据尺度和维数很高，这阻碍了标准的计算方法应用在基因组数据集上，还需要使用多种复杂的数学数据挖掘技术和算法来稳定、可靠地分析数据。
比如在肿瘤基因组学领域，基于大规模基因组数据的分析给肿瘤的生物学研究和疾病标记识别提供了新的视角。
近年来，大数据分析已经应用在癌症研究、遗传学研究、药物研发等领域中，实现了显著的进展。
二、生物计算和数据库的大数据分析生物计算和数据管理技术在现代医学领域中变得无处不在，这背后就是生物信息学研究所做的大量工作。
在处理大量基因、蛋白质、代谢产物、病人数据等生物系统数据的时候生物信息学家们需要利用不同的数据库和工具，对大量数据进行处理和分析。
例如，UniProt数据库、NCBI数据库、KEGG数据库等常用于生物医学领域的数据库工具可以帮助研究者查找和分析关于生物体的多组数据。
生物信息学家使用这些工具来挖掘更多潜在的生物学目标并且预测生物的功能和疾病发展状态。
三、基于深度学习的大数据分析深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习模式，它能够处理高维、复杂的数据集。
大数据分析在医疗行业中的应用有哪些
大数据分析在医疗行业中的应用有哪些在当今数字化的时代，大数据分析已经成为各个行业创新和发展的重要驱动力，医疗行业也不例外。
随着医疗信息技术的快速发展，大量的医疗数据被生成和存储，包括患者的病历、诊断报告、治疗方案、医学影像等。
这些海量的数据蕴含着丰富的信息和潜在的价值，通过大数据分析技术的应用，能够为医疗行业带来诸多的变革和进步。
一、疾病预测与预防大数据分析可以帮助医疗机构提前预测疾病的发生和流行趋势。
通过整合和分析来自不同来源的数据，如电子病历、医疗保险数据、公共卫生监测数据等，能够发现疾病的潜在模式和风险因素。
例如，分析特定地区的人口特征、生活方式、环境因素与某种疾病发病率之间的关系，从而预测该疾病在该地区的可能爆发情况。
这有助于提前采取预防措施，如开展健康教育、加强疫苗接种、优化医疗资源配置等，降低疾病的发生率和危害。
此外，对于个体患者，大数据分析可以基于其基因数据、家族病史、生活习惯等信息，评估其患特定疾病的风险。
例如，通过基因检测和大数据分析，可以预测个体患某些遗传性疾病（如乳腺癌、心脏病等）的概率，并提供个性化的预防建议，如定期体检、调整饮食和运动习惯等。
二、医疗质量改进大数据分析有助于评估医疗服务的质量和效果。
通过分析患者的治疗过程和结局数据，可以评估不同医疗机构、医生和治疗方案的疗效和安全性。
例如，比较不同医院对于同一种疾病的治疗成功率、并发症发生率、住院时间等指标，找出最佳的治疗实践，并在行业内推广。
同时，大数据分析还可以发现医疗过程中的潜在风险和质量问题。
例如，监测药物不良反应的发生情况，及时发现异常信号，采取措施避免更多患者受到伤害。
分析手术并发症的相关因素，改进手术流程和操作规范，提高手术的安全性。
三、精准医疗精准医疗是根据患者的个体特征，包括基因、生理、病理、生活方式等，为其制定个性化的医疗方案。
大数据分析在精准医疗中发挥着关键作用。
通过对大规模的基因数据进行分析，可以发现与疾病相关的基因变异和标志物，为疾病的诊断和治疗提供新的靶点。
AI糖病学人工智能技术在糖病管理中的应用
AI糖病学人工智能技术在糖病管理中的应用随着科技的飞速发展，人工智能（AI）的应用越来越广泛。
在医疗领域，AI的技术也逐渐应用于糖尿病的管理中。
AI糖病学人工智能技术的出现，不仅提供了更精准、便利的医疗服务，还为糖尿病患者带来了更好的生活品质。
本文将探讨AI糖病学人工智能技术在糖病管理中的应用。
一、病情预测与风险评估AI糖病学人工智能技术通过深度学习算法，可以分析大量的病史数据、生理数据和基因信息，从而预测糖尿病患者的病情发展和潜在的风险。
通过对患者个体化的数据进行分析，AI可以识别出与糖尿病相关的指标，并提供相应的治疗建议和预防措施，帮助患者预防并降低病情的进展。
二、个体化治疗方案传统的糖尿病治疗多为标准化方案，往往难以满足每个患者的个体化需求。
而AI糖病学人工智能技术可以基于每个患者的病史、实时监测数据和个人特征，自动生成个体化的治疗方案。
AI可以通过综合分析，为患者提供精确的胰岛素用量、饮食控制、运动计划等建议，使患者能够更好地管理自己的血糖，达到更好的治疗效果。
三、监测与提醒AI糖病学人工智能技术可以通过与血糖检测设备和智能穿戴设备的连接，实时监测患者的血糖水平、运动量和饮食情况。
当患者出现血糖异常或者违反饮食控制时，AI系统会立即提醒患者，并提供相应的调整建议。
同时，AI还可以根据患者的病情和日常行为习惯，预测患者可能出现的糖尿病风险，并提前采取相应的干预措施。
四、远程医疗与医生辅助AI糖病学人工智能技术的应用，不仅使糖尿病患者能够在家中进行自我管理，也为远程医疗提供了更多的可能性。
患者可以通过手机、平板电脑等终端设备，随时随地向医生咨询，并获得个性化的医疗建议和治疗方案。
同时，AI系统还可以为医生提供辅助决策的服务，帮助医生实时了解患者的病情和治疗进展，提高诊断和治疗的准确性。
五、数据分析与病例研究随着AI技术的应用，医疗数据积累越来越多。
AI糖病学人工智能技术可以通过对大数据的分析，发现糖尿病的规律和趋势，进而为糖尿病的防控提供更科学的手段。
糖尿病的大数据分析与预测
糖尿病的大数据分析与预测糖尿病是一种全球性流行病，其发病率在过去几十年里呈指数增长。
据统计，全球约有4.5亿人患有糖尿病，而且这个数字还在不断增长。
糖尿病对患者的健康和生活质量产生了严重影响，同时也给社会经济带来了巨大负担。
因此，寻找预防和管理糖尿病的有效方法变得至关重要。
近年来，大数据分析和预测在医疗领域日益受到重视。
利用大数据的技术和方法，可以从庞大的数据中提取有价值的信息，帮助医生和研究人员更好地理解疾病的发展和治疗过程。
在糖尿病领域，大数据分析和预测可以提供全面且准确的信息，促进对糖尿病的预防、管理和治疗。
首先，通过大数据分析，可以更好地了解糖尿病的风险因素和患病机制。
糖尿病的发展涉及到遗传、环境、生活方式等多种因素的综合作用。
通过收集和分析大量的病例数据和健康数据，可以找出与糖尿病发病相关的主要因素，并建立预测模型，为人群筛选和预防提供依据。
同时，大数据还可以帮助揭示糖尿病的发展机制，从而为疾病的治疗和干预提供新的思路和方法。
其次，大数据分析和预测可以用于糖尿病的早期诊断和预测。
糖尿病的早期诊断对于及时治疗和干预非常重要。
通过分析大量的临床数据和生化指标数据，可以建立糖尿病的预测模型，及早发现可能患病的人群。
这对于控制患者的血糖水平和减少并发症的发生非常关键。
同时，大数据还可以用于预测糖尿病患者未来的病情发展，为医生提供更好的治疗建议。
第三，大数据分析和预测还可以用于糖尿病的管理和个体化治疗。
糖尿病患者通常需要长期监测和控制自己的血糖水平。
通过收集和分析患者的生物指标、医疗记录和生活方式数据，可以建立个体化的糖尿病管理模型，并为患者提供相应的治疗和用药建议。
这可以帮助患者更好地控制自己的血糖水平，并减少糖尿病相关并发症的发生。
最后，大数据分析和预测还可以促进糖尿病研究的进展。
糖尿病是一个复杂的疾病，其发病机制和治疗方法仍然有待深入研究。
通过收集和整合大量的糖尿病相关数据，可以帮助研究人员发现新的疾病标志物和治疗靶点，并加速新药的研发和上市。
基于大数据分析的糖尿病患者血糖控制影响因素研究
基于大数据分析的糖尿病患者血糖控制影响因素研究下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!研究方案：一、研究背景随着现代生活方式的改变和人口老龄化的趋势，糖尿病患者数量不断增加。
大数据分析的应用实例
大数据分析的应用实例随着科技的发展和数据的不断增长，大数据分析逐渐成为了企业和政府决策的必要手段。
通过对大量数据进行挖掘和分析，可以发现其中的规律和趋势，帮助企业和政府更加精准地做出决策。
那么，在实际应用中，大数据分析有哪些应用实例呢？1. 健康管理领域目前，大数据分析已经开始在健康领域得到应用，为医疗机构和保险公司提供更加精准的服务。
例如，美国的一家保险公司通过分析10万名糖尿病患者的数据，成功预测了一些病例可能出现并发症的风险，并提前采取措施进行干预，有效降低了这些病例的医疗费用。
2. 金融风险管理金融行业是大数据分析的重要应用领域之一。
通过分析大量的市场数据、客户数据和交易数据，银行和投资公司可以更加准确地预测市场趋势和风险，并进行合理的资产配置和风险控制。
例如，摩根大通利用大数据分析技术，成功预测了英国脱欧事件的发生，并在事前采取了相应的投资策略，使其客户获得了高额回报。
3. 教育领域大数据分析技术也开始应用于教育行业，为学校和教育机构提供更加精准的学生管理和教学服务。
例如，芝加哥公立学校利用大数据分析技术，成功识别出了有可能辍学的学生，并通过针对性的干预，有效降低了辍学率。
4. 零售行业零售行业也是大数据分析的重要应用领域之一。
通过分析大量的消费者数据和市场数据，零售企业可以更加准确地预测消费者的需求和趋势，并进行合理的商品配置和价格定位。
例如，沃尔玛利用大数据分析技术，成功预测了一些偏远地区的需求和消费习惯，并开发了相应的营销策略和物流系统，使其在这些地区取得了成功的销售业绩。
总之，大数据分析在各个领域都有不同的应用实例，可以帮助企业和政府更加精准地做出决策，提高工作效率和经济效益。
随着技术不断进步，大数据分析的应用将会越来越广泛，成为未来企业和政府决策的重要手段。
数字健康在糖尿病管理中的应用进展
数字健康在糖尿病管理中的应用进展摘要随着大数据、互联网、物联网、人工智能等数字技术的快速发展，数字健康迎来了空前发展阶段，不断创新着糖尿病的管理策略，但在展现出良好发展态势的同时也面临一些挑战。
该文主要综述了数字健康在糖尿病管理中的应用，为数字健康在糖尿病管理领域的发展与推广提供参考。
据国际糖尿病联盟最新统计，全球约5.37亿人患有糖尿病［1］，其中我国超过1.4亿，是世界上糖尿病患者最多的国家［2］。
糖尿病导致的多种大血管、微血管并发症严重威胁患者的生命安全和生活质量，给社会和国家造成沉重的医疗负担。
有效的糖尿病管理可以显著改善患者的疾病结局，减轻疾病负担［3］。
然而，传统的管理模式由于时空的限制难以满足患者的需求［4］。
随着社会的进步和科技的发展，数字健康的出现为糖尿病管理提供了新策略。
与传统管理方式相比，数字健康使得信息和服务的可及性、便利性特征更加明显［5］。
在糖尿病的预防、智能诊断、治疗、远程管理等方面拥有广阔的发展空间。
随着数字健康对医疗健康的革新推动，我国政府在2019年发布了《健康中国行动（2019—2030年）》，提出将医疗服务方式从以疾病为中心转向以人的健康为中心，把构建互联网医院等数字健康新业态提升至国家层面［6］。
本文主要综述了数字健康在糖尿病管理中的应用，为数字健康在糖尿管理领域的发展与推广提供参考。
一、数字健康的概念数字健康是一种结合数字技术和健康管理的新兴疗法，世界卫生组织将其定义为使用数字化技术来改善健康［7］。
广义的数字健康是指与数字技术相结合的健康治理，即借助数字化技术开展的医疗服务和健康保障活动，强调与健康治理相关的多主体、多层面实现协同合作和互联互通，促进居民健康水平的提升。
狭义的数字健康是指数字技术与医疗健康服务相结合，主要借助大数据、互联网、物联网、人工智能等数字技术开展健康管理和远程医疗等健康服务，实现医疗服务水平的提升［5］。
数字健康的快速发展不断改变着糖尿病的管理格局［8］。
糖尿科研设计与数据处理
数据清洗与预处 理的目的：提高 数据质量，保证 数据分析结果的
准确性
数据清洗与预处 理的方法：使用 Python、R等编 程语言进行数据 处理，使用SPSS、 SAS等统计软件 进行数据清洗与
预处理。
数据预处理：清洗、转换、合并等操作 数据挖掘技术：分类、聚类、回归、关联规则等 数据可视化：图表、地图、仪表盘等展示方式 结果分析：对挖掘出的数据进行解释和应用
并发症情况：糖尿病视网膜 病变、糖尿病肾病等
生活方式：饮食、运动、睡 眠等
数据来源：实 验数据、文献 数据、网络数
据等
数据类型：数 值型、分类型、
文本型等
数据清洗：去 除异常值、缺 失值、重复值
等
数据整理：分 类、排序、合
并等
数据清洗：去除 异常值、缺失值、
重复值等
数据预处理：数 据归一化、数据 标准化、数据离
柱状图：展示不同类别的数据 对比
折线图：展示数据随时间的变 化趋势
饼图：展示各部分占总体的比 例
散点图：展示数据点之间的关 系和分布
Excel：广泛应用 于数据处理、分 析和可视化
SPSS：专业的统 计分析软件，适 用于各种统计分 析任务
R：开源的数据 分析、可视化和 机器学习软件， 适合进行复杂的 数据分析和建模
XXX,a click to unlimited possibilities
汇报人：XXX
01
03
05
02
04
糖尿病患者：选择符合条件的糖尿病患者作为实验对象 健康人群：选择健康人群作为对照组 年龄、性别、种族等：考虑实验对象的年龄、性别、素，如药物使用、饮食、运动等
峭
SPSS：适合处 理统计数据， 操作简单，但 功能相对较少， 处理大数据速
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
学校代码：10255学号：2131567 面向糖尿病的临床大数据分析研究与应用RESEARCH AND APPLICATION OF CLINICAL DATAANALYSIS FOR DIABETES学科专业：软件工程作者：陈潋指导教师：华东平答辩日期：2016年1月2015年12月东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。
所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。
论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名：日期：年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。
本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
保密□，在年解密后适用本版权书。
本学位论文属于不保密□。
学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日面向糖尿病的临床大数据分析研究与应用摘要随着各大医院信息化建设进程的不断推进，医院中的各生产系统如HIS（医院信息化系统）、EMR（电子病历系统）、LIS（实验室检验科信息系统）等已经积累了规模庞大的临床数据。
这种临床大数据对于提升临床医疗质量有着深远的意义。
糖尿病作为一种慢性病，治疗周期长，容易引发多种并发症（如肾病、眼病），病情反复等特点。
糖尿病患者在治疗过程中，会产生大量的临床数据包括就诊信息、实验室检验、临床诊断信息和医嘱用药信息等，这类数据隐含着患者群体特征、病情的变化趋势、药物疗效等关键信息。
为了找出数据背后隐藏的知识，临床医疗信息的分析研究也越来越受到医院的重视。
为此，本文设计并实现了一个糖尿病临床数据分析应用系统，对糖尿病临床数据进行多维分析和时序挖掘研究，主要工作如下：首先，根据糖尿病临床数据的特点，给出了糖尿病临床数据分析应用系统的架构设计。
该系统包括数据预处理模块、多维分析模块以及时序挖掘模块。
其中，数据预处理模块主要为系统分析部分提供数据支持。
根据系统架构，数据预处理模块将会主要从两个方面组织数据：其一是HANA数据库中数据，按照多维分析模型，构建多维分析事实表与维度表；其二是将临床诊断数据按照诊断事件进行序列化，获得患者体的序列化诊断数据集。
然后，结合糖尿病临床数据的具体特点，构建了糖尿病多维分析的星型模型，在此基础上基于SAP Business Object工具对多维分析模块进行了设计与实现。
在多维分析过程中涉及到资源配置、根据控件和过滤器的SQL语句动态构造、数据处理等工作，并使用SAP BO 的Webi和Dashboards两个组件实现了糖尿病指标、用药、诊断等主题下多个维度分析的图表展示。
最后，为了找出糖尿病并发症出现的规律，结合诊断事件的特点，本文对糖尿病历史临床诊断数据进行事件序列化，在此基础上对传统的SPADE算法进行改进，考虑到发病期这个时间窗口的现实应用场景，提出了一种基于时间窗口的糖尿病临床诊断事件序列频繁模式发现算法NFPS。
该算法通过时间窗口的设定，结合糖尿病治疗时间间隔，支持对该时间窗口内糖尿病诊断频繁出现模式的发现。
通过真实数据集上的实验，验证了本文提出的基于时间窗口的糖尿病诊断事件序列频繁模式发现算法的有效性和实用价值。
关键词：糖尿病，多维分析，事件序列，时间窗口，频繁模式挖掘RESEARCH AND APPLICATION OF CLINICAL DATAANALYSIS FOR DIABETESABSTRACTWith the development of information construction process of the major hospitals, various production systems in the hospitals such as HIS (Hospital Information System), EMR (electronic medical record system) has accumulated a large-scale clinical data. This clinical big data has a far-reaching significance for improving the quality of clinical care.Diabetes as a chronic disease, has a long treatment cycle, easy to lead to a variety of complications such as kidney disease, eye disease, disease, and other characteristics. A large number of clinical data of patients with diabetes, including laboratory testing, clinical diagnosis and medical information, which implied patient population characteristics, the change trend of the disease, drug efficacy and other key information. In order to find out the hidden knowledge, the analysis and research of the clinical date is more and more important.For this, this paper designs and implements the clinical data analysis and application system of diabetes, carries on the multi dimensional analysis and the time series mining research, the main work is as follows:first, according to the characteristics of diabetes clinical data,the architecture design of the clinical data analysis and application system is given. The system includes data preprocessing module, multi dimension analysis module and time sequence mining module. Among them, the data preprocessing module mainly provides data support for system analysis. According to the system architecture, data preprocessing module will be mainly from two aspects: first, the data in HANA database, in accordance with the multi-dimensional analysis model, the multi-dimensional analysis of the fact table and dimension table; secondly, the clinical diagnostic data in accordance with the diagnostic event sequence, and obtain the patient's data set.Then, with the specific characteristics of the clinical data of diabetes, the star model of themulti dimensional analysis of diabetes is constructed. Based on this, the SAP Business Object tool is designed and implemented. In the process of multi dimensional analysis, the resource allocation, the dynamic structure and data processing of SQL statements based on control and filter, and the two components Webi and Dashboards of SAP BO are used to realize the data of the diabetes, medication, diagnosis, and so on.Finally, in order to find out the regularity occurrence of diabetes' complications ,combined with the characteristics of diagnostic events, this paper carries on the event sequence of the historical clinical diabetes diagnostic data, and make a progress based on the traditional SPADE algorithm, and propose a new method based on time window for the clinical diagnosis of diabetes mellitus. The algorithm through time window setting, combined with the time interval of diabetes treatment, support for the time window of diabetes diagnosis frequent pattern discovery. Through experiments on real data sets, the validity and practical value of the proposed algorithm for the diabetes diagnosis based on time window is verified.Chen Lian(software engineering)Supervised by Hua Dongping KEY WORDS:Diabetes, Multidimensional Analysis, Event Sequence, Time Window, Frequent Pattern Mining目录第一章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.3 研究内容 (3)1.4 本文组织结构 (4)1.5 本章小结 (5)第二章相关技术介绍 (6)2.1 OLAP与数据挖掘 (6)2.1.1 OLAP技术 (6)2.1.2 数据挖掘的概念 (7)2.2 时序挖掘 (8)2.2.1 时间规准 (8)2.2.2 关联分析 (9)2.3 SAP BO (10)2.4 本章小结 (13)第三章糖尿病临床数据分析应用系统架构设计 (14)3.1 总体架构设计 (14)3.2糖尿病临床数据 (16)3.2.1 临床数据结构 (17)3.2.2 数据清洗 (19)3.2.3 多维立方体的构建 (20)3.2.4 诊断事件序列的构建 (22)3.3 多维分析模块功能设计 (23)3.3.1 分析主题 (23)3.3.2 面向患者基本特征主题的分析模型 (23)3.3.3 面向糖尿病诊断的分析模型 (25)3.3.4 面向糖尿病指标与用药分析模型 (25)3.4 时序挖掘模块功能设计 (26)3.4.1 基于时间窗口的序列优化算法 (27)3.4.2 诊断事件频繁模式发现算法NFPS (28)3.5 分析结果可视化 (29)3.6 本章小结 (29)第四章糖尿病临床数据多维分析 (30)4.1 糖尿病多维分析数据准备 (30)4.1.1 糖尿病多维分析资源发布 (30)4.1.2 数据预处理 (32)4.3 糖尿病指标分析 (34)4.4 糖尿病诊断分析 (37)4.5 糖尿病用药分析 (40)4.6 本章小结 (42)第五章诊断事件序列频繁模式发现算法 (43)5.1诊断数据序列化 (43)5.1.1 患者体属性 (43)5.1.2糖尿病临床诊断数据的序列化 (44)5.2 糖尿病临床诊断事件频繁模式发现 (45)5.2.1 序列模式挖掘概述 (46)5.2.2 算法过程描述 (47)5.2.3 NFPS算法实现 (48)5.3 实验分析 (50)5.3.1 实验环境 (50)5.3.2 实验结果 (50)5.4 本章小结 (52)第六章总结和展望 (54)6.1 本文总结 (54)6.2 展望 (55)参考文献 (56)致谢 (59)攻读学位期间的研究成果目录 (60)第一章绪论本章首先介绍课题研究背景及意义，然后介绍国内外的研究现状，最后结合本文的研究内容，并给出了论文的组织结构。