生物技术数据分析范文篇1

不同学校本科课程的主要差异体现在专业选修课程及其他选修课程的设置上，各个学校根据自身的生物医学工程领域的研究方向和研究水平特点开设一些相应的选修课程，并培养学生在相应方向上的研究探索实践能力。这是美国生物医学工程本科教育的基本特点。我国生物医学工程专业教育起步于20世纪80年代，主要发源于著名工科院校的信息技术类专业和力学专业，进而逐渐形成的生物医学工程专业教育，后来，一些医学院校在医学物理和医用计算机技术的基础上相继开展了生物医学工程专业教育，于是在我国基本上形成了这样两种类型的生物医学工程学科。上述两类院校的生物医学工程学科建设发展模式各具侧重，遵循了共同的学科基础，在培养生物医学工程专业人才的应用层面上有显著特点。相对来说，工科院校的生物医学工程培养模式注重工程技术的开发和功能拓展，医科院校则注重医学与工程结合、工程技术在医学中的综合应用。

1中国生物医学工程学科发展思路

生物医学工程是一种交叉学科，交叉的学科基础及其融合的紧密程度决定了生物医学工程学科的发展水平，交叉的学科发展推动着生物医学工程学科的发展，并且使得生物医学工程学科研究领域变得十分广泛，而且处在不断发展之中。

1、1学科发展轨迹在中国，基于电子信息工程发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物医学仪器、生物医学信号检测与处理、生物医学信息计算分析、生物医学成像及图像处理分析、生物医学系统建模与仿真、临床治疗与康复的工程优化方法、手术规划图像仿真以及图像导引手术及放疗优化等；有基于力学发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物流体力学、生物固体力学、运动生物力学、计算生物力学和微观尺度的细胞生物力学等；基于化学材料工程发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物材料学、组织工程与人工器官、物理因子的生物化学效应等。

1、2学科发展特点作为交叉学科的生物医学工程学科，其发展的关键在于交叉学科间的交叉融合。构建一种良好的交叉结构，对推动交叉学科的发展具有至关重要的作用。约翰霍普金斯大学对于生物医学工程这样的交叉学科的描述有一个形象的说法：交叉学科如同在不同学科之间建立起连接桥梁，如果在河两岸没有坚实的基础，桥是无法建立好的，对于生物医学工程这样一座建立在两个不同学科之间的桥来说，它的发展要求具有坚实的交叉学科基础和交叉学科紧密融合深度。那么在生物医学工程学科构建良好的交叉结构，需要选取具有理论支撑和技术支撑的主干学科进行交叉，凝练学科方向，不能大而全，过于宽泛。目前，医学仪器和医学成像技术具有良好的应用和发展前景，应该成为生物医学工程学科的重点发展方向。医学仪器和医学成像设备能有力推动医疗产业的发展。医疗仪器和医学成像设备是现代医疗器械产业中的主流产品，在产业发展中起着主导和引领作用。其发展水平已成为一个国家综合经济技术实力与水平的重要标志之一。产业化驱动也是学科发展的一种动力，也为学生未来职业发展奠定良好的基础。基于医疗卫生健康事业的需求和生命科学发展的大趋势，生物医学工程学科应大力促进医学仪器和医学成像方法的学科建设，从而提升整个学科的发展水平。生物医学工程学科的建设离不开一流的学术研究和学术成果的应用。一流的学术研究不但能提升学科的发展水平，而且能开拓学科纵深发展，产生良好的经济效益和社会效益，进而增强学科服务社会发展的能力。学术研究的前瞻性和创新性将确保学科建设的发展动力和趋势以及学科发展的活力。交叉学科往往具有不同程度的可替代性。可替代性程度越高，交叉学科存在的必要性就越小。如何减小生物医学工程学科可替代性的程度是需要深入思考的，是需要提升学科的特异性的。生物医学工程学的学术研究主要包括应用理论研究和理论应用研究，应用理论研究主要涉及生物医学工程领域所需要解决的科学问题，开展新理论、新方法的研究。理论应用研究主要涉及生物医学工程领域所需要解决的科学和技术问题，借助理工科的相关理论和方法开展应用基础研究和应用研究。应用理论研究是理论驱动型的学术研究，理论应用研究是应用驱动型的学术研究。理论驱动型和应用驱动型是生物医学工程学科学术研究的两种主要模式。理工科大学具有良好的理论创新基础和强大的交叉的学科背景，开展理论驱动型研究具有自身优势。医学院校具有丰富的医学资源，面临着大量需要应用理工知识解决的医学问题，开展应用驱动型研究，将很好地实现与医学的应用融合，具有较好的临床应用价值，有力推进医学的进步与发展。各自的学术优势将有利于生物医学工程学科特色发展，从而增强其不可替代的程度，实现学科可持续创新发展。

1、3学科体系作为一级学科的生物医学工程，包含学科的理论体系和技术体系，且该体系离不开所交叉的学科的理论体系和技术体系的支撑，此外生物医学工程学科理论体系和技术体系既要有学科自身的特色，又要具有可持续发展和一定程度上的不可替代性，这样学科才会有旺盛的生命力。要面向医疗卫生、生物科学所涉及的重大、重要技术理论问题及基础应用开展学术研究。实现良好的学术研究定位，形成自己的理论体系和技术体系。

2大数据时代的生物医学工程学科发展

守正创新是生物医学工程学科发展的必由之路，人类已进入大数据时代，所谓大数据（bigdata），或称海量数据，是指由于数据容量太庞大和数据来源过于复杂，无法在一定时间内用常规工具软件对其内容进行获取、管理、存储、检索、共享、传输、挖掘和分析处理的数据集。大数据具有“4V”特征：①数据容量（volume）大；②数据种类（variety）多，常常具有不同的数据类型和数据来源；③动态变化（velocity）快，如各种动态数据，非平稳数据，时效性要求高；④科学价值（value）大，尽管目前利用率低，却常常蕴藏着新知识和重要特征价值或具有重要预测价值。大数据是需要新的分析处理模式才能挖掘分析出其蕴藏的重要特征信息［6］。人体生老病死的生命过程就是一个不断涌现的生物医学大数据发生源，这种源源不断的生物医学大数据的检测、处理与分析，将给生物医学工程学科的建设与发展带来新的机遇和挑战。模式识别、人工智能、数据挖掘和机器学习的发展将带动大数据处理技术的进步。

生物医学大数据广泛涉及人类医疗卫生健康相关的各个领域：临床医疗、基础医学、公共卫生、医药研发、临床工程、心里、行为与情绪、人类遗传学与组学、基因和蛋白质组学、远程医疗、健康网络信息等，可谓包罗万象，纷繁复杂。生物医学大数据中蕴藏了种种有科学价值的信息，研究有效的大数据挖掘的新理论、新技术和新方法，对生物医学大数据进行关联和融合计算分析，充分挖掘生物医学大数据中的信息关联和特征关联和数据空间映射关联，既能为疾病的预防、发生发展、诊断和治疗康复提供系统化的全新的认识，有利于深入疾病机理研究分析，开展个性化诊疗。还可以通过整合系统生物学与临床数据，更准确地预测个体患病风险和预后，有针对性地实施预防和治疗。生物医学工程学科所面临的生物医学大数据主要包括多模态医学影像数据、多种类医学信号数据以及基因和蛋白质组学的生物信息数据。生物医学大数据在生物医学工程学科领域内有着广泛深远的应用前景，从三个方面应用将推动生物医学工程学科的发展。

（1）开展多模态影像大数据计算分析。医学影像学科的发展从早期看得到，到看得清，目前的看得准，未来的趋势是看得早。只有看得准和看得早才有利于临床早期干预，提高治疗预期。医学影像大数据计算分析在影像诊断、手术计划、图像导引、远程医疗和病程跟踪将发挥越来越大的作用。建立新的医学影像大数据计算分析模型和数值计算方法，挖掘多模态影像数据的特征数据和特征关联，将会提供强有力的影像诊断分析手段，极大地推动影像技术的发展，具有重要的临床应用价值和科学价值。

（2）开展多种类医学信号大数据计算分析。医学信号大多直接产生于生理和病理过程中的信号，能在不同层面上表达生理和病理相关机制特征。融合多种医学信号的大数据计算分析，能对生理病理过程进行更好更全面的阐释，不仅能深入了解生理病理的状态特征和过程特征，而且能实现个体健康监测和管理。可以很好地开展回顾性研究和前瞻性研究，推进系统化的医学应用研究。实现强大的多种医学信号数据的特征挖掘及特征关联计算分析。大数据挖掘能够增加准确度和发现弱关联的能力，能更好地认识生理病理现象和本质。

（3）开展基因和蛋白质组学的生物信息大数据计算分析。基因组学、蛋白质组学、系统生物学和比较基因组学的不断发展涌现了海量的需要计算分析的生物信息数据，已进入计算系统生物学的时代。开展生物信息大数据计算分析，可以拓展组学研究及不同组学间的关联研究。从环境交互、个体生活方式、心里行为等暴露组学，至细胞分子水平上的基因组学、表观组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、基因蛋白质调控网络，再到人类健康和疾病状态的表型组学等不同层面不同方向上实现大规模的关联计算分析，可以全面阐述生命过程机制，挖掘生命过程特征及关联特征。

3结论

生物技术数据分析范文篇2

关键词：数据挖掘；物流；应用

随着科技和经济的快速发展，物流市场日趋完善，在国内及国际物流市场的竞争机制的作用下，物流企业对于数据挖掘技术的应用表现出了极大的兴趣。大多数生产型企业与零售企业为了快速发展经营规模、迎合当前物流市场的发展，迫切的需要借助数据挖掘技术来分析企业存在的问题并据此优化企业规划，提升企业的市场竞争力。深入研究数据挖掘技术及其在物流管理、仓储、运输、配送、信息共享等环节的中的应用势必会进一步加快物流行业的快速发展。

一、数据挖掘概述

1.数据挖掘的历史。互联网的快速发展及计算机技术的广泛运用，使人们获取信息及搜集数据的能力得到了极大提高，数以万计的数据库被运用于工程开发、企业管理、政府办公、科学研究等领域，并愈演愈烈，与此同时也产生了一个新的挑战：如何面对信息爆炸时代的海量信息。如果海量信息不能被及时的整理、分析并加以利用，便成为企业的拖累，也将成为新形式下的巨大资源浪费。在人工智能取得重大进展的前提下，数据库中的知识发现（KDD：KnowledgeDiscoveryinDatabases）应运而生，从而产生了数据挖掘技术，并很快得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。1989年8月召开的第11届国际联合人工智能学术会议上首次提出了数据挖掘这一概念。在随后的1991年、1993年和1994年分别举行KDD专题讨论会，集中讨论海量数据分析算法、数据统计、知识运用、知识表示等问题[1]。1998年在美国纽约举行的第四届知识发现与数据挖掘国际学术会议不仅进行了学术讨论，并且有30多家软件公司展示了他们的数据挖掘软件产品，不少软件已在北美、欧洲等国得到应用。2.数据挖掘的概念。数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿，它是数据库知识发现（KDD）中的一个步骤[2]。一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程，它将人们应用数据的方式从原本简单的查询提升至在数据里挖掘与发现知识以对决策行为提供支持。数据挖掘技术是面向应用的，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。3.数据挖掘的特点。根据数据源挖掘的目的可将数据挖掘的特点总结为：（1）分析的数据信息量非常巨大；（2）面向对象（用户）一般是随机查询，难以达成精确的查询要求；（3）在数据快速变化时，需要反映动态数据，以提供决策支持；（4）数据挖掘服从大样本的统计规律，其分析结果难以适用于所有数据。4.数据挖掘的功能。预测/验证功能：指用数据库的若干已知字段预测或验证其他未知字段值。预测方法有统计分析方法、关联规则和决策树预测方法、回归分析预测方法等。描述功能：找到描述数据的可理解模式。描述方法包括以下几种：数据分类、回归分析、簇聚、概括、构造依赖模式、变化和偏差分析、模式发现、路径发现等。

二、数据挖掘技术在物流主要环节的应用

1.数据挖掘在物流管理中的应用。对于物流管理而言，妥善处理每个环节所产生的大量数据信息，能够让决策者做出更为适合企业发展的决定，掌握更为科学的解决问题的方法。数据挖掘技术的引入，可以通过建立大型数据库，利用数据挖掘技术及时、准确的分析各种信息，并从中获取新颖且有效的信息，再通过可理解的模型进行深层次处理，进而为客户提供个性产品和服务，提高客户满意度。一般应用步骤为：（1）建立大型数据库；（2）搭建相关系统模型；（3）进行大数据分析并获得潜在信息；（4）获得最适合企业发展的决策。2.数据挖掘在物流仓储中的应用。物流仓储涉及入库、出库、盘点、库存控制等多个环节，而这些环节都将产生大量数据，这些数据看似是仓储管理的负担，却也蕴藏着对优化库管极为有价值的信息，利用数据挖掘技术对有价值的信息进行处理，从而解决库存管理中存在的问题。具体表现为：（1）根据总成本最小化原理解决仓库的选址问题；（2）采用关联模式分析解决合理安排货位问题；（3）采用神经网络算法解决拣选最佳路径问题；（4）采用分类算法解决库存成本控制问题；（5）分析客户个性需求解决提高客户满意度问题。3.数据挖掘在运输配送中的应用。物流运输配送管理，包括运输配送计划编制、运输配送路径的选择、车辆的选择、混搭配载等问题，利用数据挖掘技术从运输配送大数据中提取出潜在而有价值的信息，从而指导运输配送各个方面的改进及优化。具体应用的方面包括：（1）通过现有数据进行顾客消费分析及预测；（2）根据历史同期水平比较进行经营成效分析及评价；（3）通过动态数据研究掌握车辆状态及事故预测；（4）通过对线路数据分析优化运输配送路径。4.数据挖掘在信息共享中的应用。物流信息管理系统的建立在物流企业管理中发挥了巨大的作用，但因建设需求、建设时间及管理体制的不同，各物流企业间形成了自成体系、各自独立的信息孤岛，导致信息资源的巨大浪费[4]。数据挖掘技术的引入能够促进建立完善的信息共享机制，进而提高物流企业信息共享程度，可以从以下三个方面来分析：（1）政府牵头搭建基于数据挖掘技术的城市物流资源共享平台，对城市物流进行有效监督，实现一体化规划管理；（2）行业牵头搭建基于数据挖掘技术的行业物流资源共享平台，物流信息及先进技术得以共享，达到提高物流效率的目标；（3）互联网公司牵头搭建基于数据挖掘的大数据共享平台，将政府、企业及客户的信息全部整合，以实现大数据共享要求。

作者:张贵彬单位:陕西科技大学镐京学院

参考文献