基于集成學(xué)習(xí)的全云化健康大數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張喆 湯永利

摘? 要： 設(shè)計(jì)基于集成學(xué)習(xí)的全云化健康大數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)健康大數(shù)據(jù)的高效率、高精度整合。管理員操作管理操作層實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制、調(diào)控以及應(yīng)用;大數(shù)據(jù)分析層通過ELM預(yù)測(cè)模型的參數(shù)單步預(yù)測(cè)方法獲取融合多維參數(shù)信息的健康數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，并采用Bagging集成學(xué)習(xí)方法融合ELM預(yù)測(cè)模型獲取高精度的強(qiáng)學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)差異多維全云化健康大數(shù)據(jù)的有效判讀;通過全云化健康大數(shù)據(jù)整合層中的整合管理器以及整合運(yùn)行引擎整合健康大數(shù)據(jù)，并通過調(diào)控層將整合后的健康大數(shù)據(jù)反饋到大數(shù)據(jù)資源層中，存儲(chǔ)到該層中的臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)以及元數(shù)據(jù)庫(kù)中，同時(shí)這些數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)為應(yīng)用軟件數(shù)據(jù)庫(kù)提供數(shù)據(jù)調(diào)度服務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，該系統(tǒng)整合健康大數(shù)據(jù)的整合量和整合效率高，且具有較高的空間存儲(chǔ)容量和并發(fā)數(shù)據(jù)處理性能。

關(guān)鍵詞： 健康大數(shù)據(jù); 整合系統(tǒng); 系統(tǒng)設(shè)計(jì); 集成學(xué)習(xí); 預(yù)測(cè)建模; 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

中圖分類號(hào)： TN919?34; TP311? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2020）22?0173?04

Abstract： A all?cloud health big data integration system based on integrated learning is designed to achieve the high efficiency and high precision integration of health big data. The administrator can perform operation management of the operation layer to realize the system control， regulation and application. The big data analysis layer is used to obtain the health data prediction results integrating multi?dimensional parameter information by means of the parameter single?step prediction method of the ELM prediction model， and the Bagging integrated learning method is used to integrate the ELM prediction model to obtain the high?precision strong learning model， so as to realize the effective judgment of the differentiated multi?dimensional all?cloud health big data. The integration manager and integrated running engine in the all?cloud health big data integration layer are used to integrate the health big data， and the integrated health big data is fed back to the big data layer by means of the regulating layer and stored in the temporary database and metadata database in the layer. The data in these databases is used to provide data scheduling service for the application software database. The experimental results show that the system has high integration capacity and efficiency in integrating health big data， as well as high spatial storage capacity and concurrent data processing performance.

Keywords： health big data; integration system; system design; integrated learning; prediction modeling; data storage

0? 引? 言

健康大數(shù)據(jù)（Healthy Big Data）是通過常規(guī)軟件工具在不能接收的時(shí)間界限內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、操控和處理的健康數(shù)據(jù)的集合[1]，是隨著信息時(shí)代發(fā)展出現(xiàn)的新名詞，具有諸多優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用范圍十分廣泛。隨著全云化時(shí)代的到來(lái)，健康大數(shù)據(jù)越來(lái)越多地和計(jì)算機(jī)組合到了一起，讓健康大數(shù)據(jù)走進(jìn)每一家。因此，全云化健康大數(shù)據(jù)智能化分析方法成為相關(guān)人員研究的熱點(diǎn)問題。該方法無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)，分析歷史采集數(shù)據(jù)判斷規(guī)范，可實(shí)現(xiàn)不同類型健康大數(shù)據(jù)的有效判斷和整合。通常采用基于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的全云化健康大數(shù)據(jù)智能分析方法，實(shí)現(xiàn)健康大數(shù)據(jù)整合。因?yàn)闃O限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine，ELM） 預(yù)測(cè)模型是一種新的參數(shù)訓(xùn)練方法，其具有很多如訓(xùn)練速度快、精度高、擁有極少參數(shù)設(shè)置等優(yōu)點(diǎn)。集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）又稱多分類器系統(tǒng)，其功能組成構(gòu)造是通過多個(gè)學(xué)習(xí)器的組建和結(jié)合完成學(xué)習(xí)任務(wù)，具有準(zhǔn)確性高和多樣性強(qiáng)等功能。集成學(xué)習(xí)應(yīng)用十分廣范，如在計(jì)算機(jī)、電子醫(yī)療輔助等領(lǐng)域[2]。因此，本文設(shè)計(jì)的基于集成學(xué)習(xí)的全云化健康大數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)，采用Bagging集成學(xué)習(xí)方法融合極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine，ELM） 預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)健康大數(shù)據(jù)的有效預(yù)測(cè)后，通過整合層和資源層，完成健康大數(shù)據(jù)的整合和存儲(chǔ)，本文系統(tǒng)不僅實(shí)現(xiàn)了全云化大健康數(shù)據(jù)的整合，也為今后大數(shù)據(jù)發(fā)展提供了可靠依據(jù)[3]。

2.2? 全云化健康大數(shù)據(jù)整合效率

由圖5可知，隨著實(shí)驗(yàn)物流公司大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的不斷增加，本文系統(tǒng)整合全云化健康大數(shù)據(jù)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于物聯(lián)網(wǎng)整合系統(tǒng)。本文系統(tǒng)整合時(shí)間在200～500 ms之間，而物聯(lián)網(wǎng)整合系統(tǒng)的整合時(shí)間在300～900 ms之間，說明本文系統(tǒng)整合全云化健康大數(shù)據(jù)效率較高。

2.3? 存儲(chǔ)空間容量對(duì)比

設(shè)置實(shí)驗(yàn)兩種系統(tǒng)的基本存儲(chǔ)參數(shù)為0.83，存儲(chǔ)空間容量極限參考數(shù)為7.1×28 TB，在這些條件下，檢測(cè)兩種系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)物流公司2016年8—10月期間全部健康大數(shù)據(jù)整合過程中耗費(fèi)的存儲(chǔ)空間容量情況，結(jié)果見表1。

2.4? 并發(fā)度對(duì)性能影響分析

分析圖6可知，隨著時(shí)間的增加，本文系統(tǒng)在處理對(duì)全云化健康大數(shù)據(jù)處理性能并發(fā)數(shù)量上遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于基于物聯(lián)網(wǎng)的健康大數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)，說明本文系統(tǒng)對(duì)全云化健康大數(shù)據(jù)處理性能更高。

3? 結(jié)? 論

本文設(shè)計(jì)的全云化健康大數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)是一個(gè)多層體系結(jié)構(gòu)，通過管理操作層、大數(shù)據(jù)分析層、全云化健康大數(shù)據(jù)整合層和全云化健康大數(shù)據(jù)資源層間的協(xié)同合作，實(shí)現(xiàn)全云化健康大數(shù)據(jù)的有效整合。其中，大數(shù)據(jù)分析層和大數(shù)據(jù)整合層是總體系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，分析層采用Bagging集成學(xué)習(xí)方法和ELM預(yù)測(cè)模型組成強(qiáng)學(xué)習(xí)方式，實(shí)現(xiàn)健康大數(shù)據(jù)的有效預(yù)測(cè)和判讀后，通過整合層實(shí)現(xiàn)健康大數(shù)據(jù)的有效整合。隨著5G時(shí)代的發(fā)展，健康大數(shù)據(jù)越來(lái)越多地呈現(xiàn)在人們的視野中，本文系統(tǒng)會(huì)讓更多的全云化健康大數(shù)據(jù)走進(jìn)人們的生活中，帶給人們方便快捷的使用效果，為今后大數(shù)據(jù)的發(fā)展奠定了有效的基礎(chǔ)。

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