基于集成学习的全云化健康大数据整合系统设计

摘要：

设计基于集成学习的全云化健康大数据整合系统,实现健康大数据的高效率、高精度整合.管理员操作管理操作层实现系统控制、调控以及应用;大数据分析层通过ELM预测模型的参数单步预测方法获取融合多维参数信息的健康数据预测结果,并采用Bagging集成学习方法融合ELM预测模型获取高精度的强学习模型,实现差异多维全云化健康大数据的有效判读;通过全云化健康大数据整合层中的整合管理器以及整合运行引擎整合健康大数据,并通过调控层将整合后的健康大数据反馈到大数据资源层中,存储到该层中的临时数据库以及元数据库中,同时这些数据库中的数据为应用软件数据库提供数据调度服务.实验结果说明,该系统整合健康大数据的整合量和整合效率高,且具有较高的空间存储容量和并发数据处理性能.

关键词：健康大数据、整合系统、系统设计、集成学习、预测建模、数据存储

所属期刊栏目：43

分类号：TN919-34;TP311

资助基金：国家密码管理局"十三五"国家密码发展基金密码理论项目MMJJ20170122

在线出版日期：2020-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：173-176,180