微波EDA网,见证研发工程师的成长!
首页 > 硬件设计 > 电源设计 > 基于关联规则的医生诊疗数据挖掘系统的实现

基于关联规则的医生诊疗数据挖掘系统的实现

时间:01-19 来源:互联网 点击:

动调度执行,同时也便于维护和扩展。2.2 ARFDW总体框架设计

ARFDW 系统架构模型如图1 所示。首先,对被挖掘对象进行充分分析,确定挖掘主题及数据来源,通过挖掘主题配置工具创建挖掘主题及关联维度,并生成相应数据库表及数据记录映射对象;其次,通过数据源配置工具对等待抽取的数据源数据的相关连接格式参数进行配置,数据源配置好后系统会将输入的数据通过数据对象化工具转换为统一的XML 描述数据格式,并根据映射在基础数据库中创建数据保存表记录;再次,通过转换任务元数据配置工具生成数据转换规则及对应目标主题,该部分实现需要用到功能节点以及设定任务中各个功能节点的执行流程。配置好的任务将在任务列表中列出,可以手动执行,也可以通过总控调度配置自动执行。数据经过ETL处理后会加载到挖掘库对应的主题中去。最后,通过基于关联规则的挖掘算法对目标数据进行挖掘,并将条件的规则保存到规则库。

2.3 ARFDW框架实现

整个系统框架结构按照分层设计、实现。现对关键层的实现进行逐一描述。

数据持久层采用Hibernate,负责存储、更新、删除数据库记录等。Hibernate是一个用来处理O/R Mapping的持久层框架。技术本质上是一个提供数据库服务的中间件,该中间件屏蔽了不同数据库之间的差异。它的工作原理是通过文件把值对象和数据库表之间建立起一个映射关系,这样,只需要通过操作这些值对象和Hibernate提供的一些基本类,就可以达到使用数据库的目的。

Hibernate 使用数据库和配置信息来为应用程序提供持久化服务(以及持久的对象)。在这里,创建了接口IdaoSupport,该接口定义了所有对数据库进行的原子操作,DaoSupportHibernate3Imp 是其实现类,该类继承了HibernateDaoSupport类,通过调用该类提供的方法来完成对数据库的操作。

业务逻辑层采用Spring.Spring框架是一个分层架构,它的核心提供了一个管理业务对象以及它们之间依赖关系的方法。例如,应用控制反转(IOC),它可以特定一个数据访问对象(DAO)去依赖于某一个数据源。

同时,它允许开发者实现接口并在XML 文件中去定义其实现类。同时为了避免EJB的高度侵入性,实现无侵入性的目标,Spring 大量引入了JAVA 的Reflection 机制,通过动态调用的方式避免硬编码方式的约束,并在此基础上建立了其核心组件BeanFactory,以此作为其依赖注入机制的实现基础。

表示层采用基于MVC模式的Struts框架。MVC(模型-视图-控制)设计模式将WEB层分为三类对象:代表数据的模型(Model)对象,显示模型的视图(View)对象以及响应用户输入、处理业务流程的控制器(Controller)对象。

整个系统处理流程如下:

(1)当系统第一次启动时,应用会根据部署描述文件Web.xml指向的applicationContext.xml中定义的内容初始化数据库连接池、进行O-R Mapping映射、根据IoC实例化业务逻辑类。

(2)操作员登陆时,进行相应的权限验证,如果验证通过,则初始化单例对象(InitSingleton),该对象保存了一些全局实例,用户信息、角色信息、权限信息等。

(3)操作员通过系统界面(JSP)提交业务请求(业务信息保存在FormBean中),并通过struts-config.xml中的描述定位到控制器(Action),业务请求包括:业务编号、当前步骤、执行动作等。

(4)控制器接收用户请求,将FormBean中的信息传递到BO中,同时调用权限验证模块(RightControl)进行操作员权限验证。权限验证接口判断当前用户对于请求的业务是否具有权限(只读、可写),将结果反馈给控制器。

(5)如果验证通过,控制器将根据用户请求信息,调用系统启动时实例化的业务逻辑类进行相应业务处理。

(6)业务处理逻辑对象处理特定业务逻辑,当需要CRUD(即Create、Read、Update、Delete)时,会根据appli-cationContext.xml中通过set方法注入的DAO实例,执行相应的CRUD操作。

(7)业务处理完成后,控制器根据返回结果,将用户页面导向特定JSP,如果有需要,将返回的结果封装成FormBean(与用户界面相对应的JavaBean,其属性与用户界面元素相对应)一并返回特定JSP.

3 结语

课题根据目前国内外数据集成工具暴露出的问题,及目前医生诊疗数据挖掘的现状、技术及特点提出了ARFDW 自适应模型框架的概念。该框架使用JAVA语言、对象持久化技术和XML技术构建出跨平台、多线程并发运行、支持增量数据更新、灵活的数据挖掘系统架构模型,并给出了设计和实现方案。

Copyright © 2017-2020 微波EDA网 版权所有

网站地图

Top