大数据处理下医院重症患者信息快速检索仿真

摘要

针对当前信息检索方法中存在的时延长、检索结果用户满意度低的问题,提出基于萤火虫的医院重症患者信息检索方法.给定小波系数,利用模极大值在患者信息中搜索与之最相关的系数,对于各层系数,通过Baard算法构建一个信息特征提取函数,将患者信息中的显性特征点和潜在特征点提取出来.利用左深树实现萤火虫编码,并在医院重症患者信息库中检索最优结果.对萤火虫初始化参数进行设定,并初始化萤火虫各个子群.假设当前不存在信息检索最优结果,将患者信息中的显性特征点和潜在特征点提取函数引入各个子群萤火虫适应度值计算中,并确定萤火虫进化方向.对萤火虫的空间位置进行更新,利用域约束操作对萤火虫个体飞行寻优进行约束,判断当前子群中是否存在用户满意度最高的萤火虫位置,如果存在,则将最优检索结果输出,如果不存在,则继续寻优.实验结果表明,所提方法用户满意度最高为98％,检索时延短.上述方法可满足医院重症患者信息检索需求,具有可行性.