一种基于患者空间目标搜索定位算法的描述与实现

1、一种基于患者空间目的搜刮定位算法的形貌与实现一种基于患者空间目的搜刮定位算法的形貌与实现【关键词】医学地理学;盘算机;盛行病学【摘要】目的在地理信息体系中正确地标识患者地点的地理位置，为盛行疾病的操纵和防范提供病例的空间阐发。要领利用数据库二维表布局来阐发数据，寻求地名字符串与地理信息体系数据库中数据项字符串的最大匹配。结果本算法办理了在地理信息数据库中存在大量冗余记载的环境下，怎样有用地实现指定地理目的的搜刮定位题目。结论正确标识患者的地理位置，为盛行疾病的操纵和防范提供了有力的决议根据和本领。【关键词】医学地理学;盘算机;盛行病学thedesriptinandrealizatinfarit

2、hetifrbjetssearhingandpsitiningbasednpatientszhangheng，qujing-hui，zhangliang.departentfbiedialengineering，frthili-taryedialuniversity，xian710032，hina【keyrds】edialgegraphy;puter;epideilgyhinjdisntrlprev2022，106:604-6061弁言在盛行性疾病的操纵和防范上，病例的空间阐发是一项紧张的内容。它可以直不雅地表现如今疾病产生的地理位置、数目等信息，为疾病操纵和阐发提供了一种有用的帮助本领1。这

3、就要求我们在大量的地理空间数据中对病例所处的地理位置能举行正确地定位。但是，在我们操纵的地理空间数据库中存在大量的冗余信息，这些数据的存在极大地影响了搜刮定位的正确性。为了办理这一题目，本文提出一种算法，实现了地理目的定位的正确性。2质料与要领2.1病例信息数据库表布局在病例信息数据库中利用病例根本信息表，在该数据库表中有两个重要的字段是用来查询病例所处的地理位置。笔者利用此中“家庭住址字段的内容到舆图数据库表中查询切合条件的记载，实现病例在地理空间上的定位。该数据库表的数据布局形貌见表1。2.2地理信息体系gegraphiinfratinsys-te，gis数据库表布局在本体系中，底子舆图接

4、纳的是15000的西安市矢量化数字舆图。gis实现空间目的查询定位的图层重要是“街区名称图层，该图层的数据集是一个基于点的数据集，相称于一个数据库表。在这个数据库表中详细记载了各个街区和单元的名称等地理空间数据2，3。其数据布局形貌见表2。在此必要侧重指出的是，在该数据集的数据表中，存在着大量重复的记载，并且部门记载提供的标注格式不同等。如图1所示，sid从52到54应该是一笔记载:“长安县良种综合生殖农潮，但在这个数据表中却是3笔记载，别的还存在空记载和偶然义的记载。这些记载对空间数据的搜刮定位影响很大，给搜刮定位增长了难度。表1数据库表的数据布局表2图层数据集数据布局从图1可以看到，假设用

5、简朴的匹配算法即从表1中取出第1笔记载得到“家庭住址address字段的数据，将该数据赋给一个变量str;接着循环从“街区名称数据会合取出一笔记载得到“nae字段的数据，将该数据赋给另一个变量std，然后断定str中的字符串是否包罗std中的字符串，假设包罗那么退出循环，将寻到的空间数据标注在舆图上;假设不包罗那么跳到下一笔记载，直到末了一笔记载为止。然后从表1中取出第2笔记载，举行同样的操纵，直到表1中全部的记载都搜刮完毕4。末了在舆图上表现搜刮的结果是不会得到准确地定位的。以是，必要对这种简朴的匹配算法举行革新。表3二维表数据布局2.3算法形貌在查询地理空间数据的历程中，从病例信息表表1中

6、取出第1笔记载得到“家庭住址address字段的数据，将该数据赋给一个变量str;接着循环从“街区名称数据表表2中取出一笔记载得到“nae字段的数据，将该数据赋给另一个变量std，然后断定str中的字符串是否包罗std中的字符串。假设当搜刮到一条切合条件的记载时就跳出，那么就会丧失大量的信息，又由于待查询的地理空间数据表中有大量格式不同等的数据，很轻易导致定位失败。以是，为了淘汰信息的丧失，笔者利用一个二维表表3来存储全部切合条件的空间数据，假设str字符串的内容包罗std字符串的内容，就将std的内容存放到这个二维表中，直到病例信息表中全部的记载都被搜刮完毕。然后对二维表中存储的数据根据“n

7、ae字段的数据长度举行排序，得到“nae字符串长度最大的那笔记载，该记载就是必要定位的空间数据。然后将该空间数据在舆图上举行标注。但是，对付雷同于“路如许的数据，体系中的数据是由多笔记载标识的。针对如许的记载，查询得到的全部记载的“nae字段数据的长度都图3病例搜刮定位的结果是雷同的。可以界说其巨细为1，即nae-length=1，同时也创造如许的数据中大部门数据的“sid字段值是一连摆列的，于是对付二维表中“nae字段数据的长度都是1的数据，盘算它的“sid字段一连出现的个数，并对盘算的结果排序，并记载相应的“sid字段的值。从而寻到个数最多的对应的“sid字段的值，然后在舆图上举行定位表现。3结论图3所示为2022年陕西省严峻急性呼吸体系综合征severeauterespiratrysyndre，sars确诊病人地点的地区方位。该算法相对付简朴字符串匹配算法，在定位正确率上有了很大进步，获得了满足的结果。本文所述的基于患者地理位置的gis空间数据搜刮定位的算法，相对付简朴字符串匹配算法，在定位的正确率上有了很大的进步，很好地实现了地理空间数据的查询定位表现，为盛行性疾病的操纵和防范提供了有力的决议根据和本领。【参考文献】1姜建辉，屈景辉，张治英，等.基于gis的陕西省sars监测与操纵决议信息体系j.疾病操纵杂志，2022，92: