一种基于粗糙集和欧式距离的手机故障案例匹配算法

本文研究在云环境中手机故障案例检索时的案例匹配问题,提出了一种基于粗糙集和欧式距离的案例相似度匹配算法CMARE(Case Matching Algorithm based on Rough sets and Euclidean distance)。首先云计算平台收集手机故障参数,根据参数构建粗糙集信息表,利用粗糙集求出信息表里各案例特征参数的属性客观权重值并结合专家经验给出综合的属性权重值,最后利用此权重值和欧式距离计算案例间的相似度,找出案例库中与新案例最相似的案例。该算法的创新之处在于确定案例属性权重值时基于数据本身和人工经验,避免了过分依靠人工经验知识设定属性权重的不足;与规则推理方式不同,本文使用案例推理的方式。仿真实例说明了算法的有效性。

医院管理决策支持系统的研制

目的:研制一套符合业务规范及信息技术标准的管理决策支持系统,提高医院的科学管理水平。方法:选择国内先进的数据采集工具SuccezCI实现数据采集,基于主题集、利用数据仓库技术建立数据中心对医院统计信息进行综合管理;选择智能化的分析工具SuccezBI由业务人员设计与实现、工程师配合实现不同层次、不同维度的分析展示。结果:构建了方便、可及性强的医院管理决策支持系统,主要包括三部分:数据采集、数据质量控制及管理、数据分析展示。结论:研究成果可有效解决目前医院数据的混乱状态,缓解信息化应用的瓶颈,系统操作性强,易用性高,可大幅度提高医院信息化应用及普及的程度,提高医院科学管理的水平。