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基于k-means算法的云看护大健康服务平台的搭建与实现

论文目录
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-17页
 1.1 课题研究背景及意义第10-12页
  1.1.1 课题背景第10-11页
  1.1.2 课题意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12-13页
  1.2.1 国外的研究现状第12页
  1.2.2 国内的研究现状第12-13页
 1.3 课题研究的主要内容第13-16页
 1.4 本论文的组织结构第16-17页
第二章 相关理论基础和技术的介绍第17-28页
 2.1 数字医疗第17-18页
 2.2 物联网技术第18-19页
  2.2.1 短距离无线通讯技术第19页
 2.3 数据分析预测相关技术第19-22页
  2.3.1 k-means聚类算法第19-21页
  2.3.2 随机森林算法模型第21-22页
 2.4 Web开发相关技第22-28页
  2.4.1 Python编程语言第23-24页
  2.4.2 Django2.0框架第24-25页
  2.4.3 关系型数据库MySQL第25-26页
  2.4.4 高德API第26-28页
第三章 基于k-means算法的云看护大健康平台分析与设计第28-43页
 3.1 平台需求分析第28-29页
  3.1.1 功能需求第28-29页
  3.1.2 非功能需求第29页
 3.2 平台的架构设计第29-31页
 3.3 数据采集及传输模块第31-33页
  3.3.1 数据采集模块第31-32页
  3.3.2 数据传输模块第32-33页
 3.4 平台的各个功能模块第33-43页
  3.4.1 亚健康数据的预处理模块第33-36页
  3.4.2 k-means聚类算法模块第36-39页
  3.4.3 随机森林预测模块第39-41页
  3.4.4 可视化模块第41-43页
第四章 基于k-means算法的云看护大健康平台的实现第43-62页
 4.1 平台系统环境的搭建第43-46页
 4.2 平台基础功能模块的实现第46-58页
  4.2.1 用户数据信息管理页面第46-50页
  4.2.2 用户数据地图管理页面第50-54页
  4.2.3 用户心率血压血氧管理页面第54-58页
 4.3 平台健康管家功能模块的实现第58-62页
第五章 总结与展望第62-64页
 5.1 本文工作总结第62-63页
 5.2 下一阶段工作展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68页

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