计生设备智能化管理与决策系统

24/27计生设备智能化管理与决策系统第一部分智能计生管理系统概览 2第二部分智能决策系统框架结构 4第三部分计生数据采集与存储 7第四部分数据预处理及分析 9第五部分计生智能决策模型建立 11第六部分系统智能决策过程解析 13第七部分智能系统评估与优化 15第八部分智能系统应用案例分析 18第九部分智能计生系统未来发展 21第十部分智能计生管理系统展望 24

第一部分智能计生管理系统概览智能计生管理系统概览

智能计生管理系统是利用现代信息技术，结合计生管理工作的特点，构建起一套集计生信息采集、存储、处理、分析、应用于一体的综合信息化管理系统。该系统以电子政务云平台为基础，整合计生管理各部门的数据资源，形成统一的数据交换平台和信息共享机制，实现计生管理工作的协同办公、信息共享、快速响应和科学决策。

#一、智能计生管理系统的功能

1.人口信息采集与管理：通过多种渠道采集人口信息，如户籍管理、人口普查、出生登记、死亡登记等，并将其录入系统，实现人口信息准确、及时、全面的动态更新。

2.计划生育信息采集与管理：采集计划生育信息，如孕产妇信息、节育信息、避孕措施信息等，并将其录入系统，实现计划生育信息完整、准确、及时的动态更新。

3.人口监测与预警：实时监测人口变化情况，并根据预先设定的指标和阈值，对人口增长、人口老龄化、出生率、死亡率等进行预警，及时发现人口问题，为决策提供依据。

4.计生政策法规查询：提供计生政策法规查询功能，方便计生管理人员及时了解和掌握最新的计生政策法规，为计生管理工作提供依据。

5.计生服务管理：提供计生服务管理功能，包括计划生育服务、优生优育服务、生殖健康服务等，方便计生管理人员为群众提供便捷、高效的计生服务。

6.统计分析与报表生成：提供统计分析与报表生成功能，方便计生管理人员对人口信息、计划生育信息进行统计分析，形成各种报表，为决策提供依据。

7.协同办公与信息共享：提供协同办公与信息共享功能，方便计生管理各部门之间进行信息交流与协同工作，提高工作效率。

8.移动端应用：提供移动端应用，方便计生管理人员随时随地访问系统，查询信息，办理业务，提高工作效率。

#二、智能计生管理系统的主要特点

1.数据集中与共享：将计生管理各部门的数据集中到统一的数据库中，实现数据共享，便于计生管理人员查询和利用。

2.信息化与智能化：采用现代信息技术，实现计生管理工作的数字化、信息化、智能化，提高工作效率和决策水平。

3.实时性和准确性：系统能够实时采集人口信息和计划生育信息，并对其进行及时、准确的处理，确保数据的真实性和准确性。

4.规范性和标准化：系统按照国家有关计生管理的法律法规和标准进行设计和开发，确保系统符合计生管理工作的规范和标准。

5.安全性和保密性：系统采用先进的安全技术，保障人口信息和计划生育信息的安全性，并对系统进行严格的保密管理，确保信息的保密性。

#三、智能计生管理系统的发展趋势

随着信息技术的发展，智能计生管理系统将不断发展和完善，主要表现为以下趋势：

1.大数据与人工智能的应用：将大数据与人工智能技术应用于智能计生管理系统，分析海量的人口数据和计划生育数据，发现人口发展规律和趋势，为计生决策提供更加科学的依据。

2.移动互联网和物联网的集成：将移动互联网和物联网技术集成到智能计生管理系统中，实现计生管理工作的移动化和物联网化，方便计生管理人员随时随地获取信息，办理业务。

3.区块链技术的应用：将区块链技术应用于智能计生管理系统，实现人口信息和计划生育信息的安全存储和共享，提高数据的真实性和可信度。

4.人工智能与机器学习的应用：将人工智能与机器学习技术应用于智能计生管理系统，实现自动识别和分析人口信息和计划生育信息，提高数据处理效率和质量。

5.智能语音交互与自然语言处理的应用：将智能语音交互与自然语言处理技术应用于智能计生管理系统，实现用户与系统的自然语言交互，提高用户体验。第二部分智能决策系统框架结构智能决策系统框架结构

智能决策系统框架结构是一个复杂而精密的体系，它融合了多种技术，包括人工智能、大数据、物联网和云计算等，共同协作，以实现对计生设备的智能化管理与决策。

#一、数据采集与预处理模块

数据采集与预处理模块是智能决策系统的基础，负责收集和处理来自计生设备的原始数据。这些数据可能包括设备状态、运行参数、故障信息等。该模块采用各种传感器和通信技术，如物联网技术，实时采集计生设备的数据，并通过数据预处理技术对采集到的数据进行清洗、格式化和转换，提取有价值的信息，为后续分析和决策提供支持。

#二、知识库与模型库模块

知识库与模型库模块是智能决策系统的核心，包含了丰富的计生设备知识和模型，为智能决策提供基础。知识库中存储了有关计生设备的各种信息，包括设备类型、规格、参数、维护保养知识等，这些信息为设备状态评估、故障诊断和决策提供知识支撑。模型库中则包含了各种预训练好的模型，如设备故障诊断模型、设备健康评估模型、设备维护决策模型等，这些模型为智能决策提供具体的决策依据。

#三、数据分析与智能算法模块

数据分析与智能算法模块是智能决策系统的关键，负责对采集到的数据进行分析和处理，并做出决策。该模块采用多种数据分析和智能算法技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，对采集到的数据进行特征提取、数据挖掘、关联分析和预测等，从中发现隐藏的规律和趋势，为决策提供可靠的分析结果和决策建议。

#四、人机交互与可视化模块

人机交互与可视化模块是智能决策系统的界面，负责与用户进行交互，并展示决策结果和决策建议。该模块采用多种人机交互和可视化技术，如图形界面、自然语言处理等，为用户提供友好的操作界面，用户可以通过该模块查询计生设备的状态、故障信息和维护决策等，并对决策结果进行反馈，从而实现与智能决策系统的交互与沟通。

#五、决策执行与反馈模块

决策执行与反馈模块是智能决策系统的执行机构，负责将决策结果转化为具体的行动，并对决策结果进行反馈。该模块与计生设备的控制系统连接，可以向设备发送控制指令，对设备进行操作和控制，从而实现决策结果的落地。同时，该模块还会对决策结果进行跟踪和评估，收集决策执行后的数据，并反馈给智能决策系统，以不断完善和改进决策模型和算法。

#六、系统集成与安全保障模块

系统集成与安全保障模块是智能决策系统的基础支撑，负责系统各个模块的集成和安全保障。该模块负责将各个模块有机地集成起来，确保系统能够稳定可靠地运行。同时，该模块还负责系统的安全防护，包括数据安全、网络安全和物理安全等，确保系统免受各种安全威胁和攻击。

综上所述，智能决策系统框架结构是一个复杂而全面的体系，融合了多种技术，包括人工智能、大数据、物联网和云计算等，共同协作，以实现对计生设备的智能化管理与决策，为计生设备的管理和维护提供强大的技术支持和决策依据，提高计生设备的管理效率和决策质量，保障计生设备的稳定运行和安全使用。第三部分计生数据采集与存储#计生数据采集与存储

计生数据采集与存储是计生信息系统的重要组成部分，也是实现计生智能化管理决策的基础。计生数据采集与存储系统主要包括数据采集、数据存储、数据维护和数据查询四个模块。

1.数据采集

数据采集是计生数据采集与存储系统的第一步，也是整个系统的重要环节。数据采集的方式主要有以下几种：

（1）手工采集

手工采集是数据采集最传统的方式，也是最简单的方式。工作人员通过纸质表格或电子表格逐一记录计生数据，然后将数据汇总起来，再录入到计生数据采集与存储系统中。手工采集数据虽然简单易行，但效率较低，容易出错，也不利于数据的统一管理。

（2）电子采集

电子采集是数据采集的一种现代化方式。工作人员通过计算机或移动设备直接将计生数据录入到计生数据采集与存储系统中。电子采集数据效率高，准确度高，也有利于数据的统一管理。

（3）自动采集

自动采集是数据采集的最高级形式。工作人员通过传感器或其他自动设备将计生数据自动采集到计生数据采集与存储系统中。自动采集数据效率最高，准确度最高，也有利于数据的统一管理。

2.数据存储

数据存储是计生数据采集与存储系统的重要组成部分。数据存储的方式主要有以下几种：

（1）本地存储

本地存储是指将计生数据存储在计算机或服务器的本地硬盘上。本地存储简单易行，成本较低，但也有数据丢失的风险。

（2）云存储

云存储是指将计生数据存储在云服务器上。云存储安全可靠，成本较低，也有利于数据的共享和访问。

3.数据维护

数据维护是计生数据采集与存储系统的重要环节。数据维护的主要任务包括：

（1）数据清洗

数据清洗是指对计生数据进行清洗处理，去除其中的错误数据和不一致数据。

（2）数据备份

数据备份是指将计生数据备份到其他存储设备上，以便在数据丢失时可以恢复。

（3）数据更新

数据更新是指将计生数据更新到最新的状态。

4.数据查询

数据查询是计生数据采集与存储系统的重要功能。数据查询的主要任务包括：

（1）简单查询

简单查询是指对计生数据进行简单的查询，例如，查询某个人的计生信息。

（2）复杂查询

复杂查询是指对计生数据进行复杂的查询，例如，查询某个地区的人口分布情况。

（3）数据分析

数据分析是指对计生数据进行分析，提取有价值的信息，为计生决策提供依据。第四部分数据预处理及分析数据预处理

数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤，其目的是将原始数据转换为适合数据挖掘算法处理的格式。数据预处理的常见操作包括：

*数据清洗：去除数据中的噪声、错误和缺失值。

*数据转换：将数据转换为适合数据挖掘算法处理的格式，例如，将分类变量转换为数值变量，或将文本变量转换为数值变量。

*数据归一化：将数据缩放至相同的范围，以便数据挖掘算法能够更好地处理数据。

*特征选择：选择对数据挖掘任务最具相关性的特征，以提高数据挖掘算法的性能。

数据分析

数据分析是数据挖掘过程中的另一个重要步骤，其目的是从数据中提取有用的信息和知识。数据分析的常见技术包括：

*统计分析：使用统计方法对数据进行分析，例如，计算数据均值、中位数、标准差等。

*聚类分析：将具有相似特征的数据分为不同的组（簇），以便更好地理解数据。

*分类分析：根据数据中的已知类别，对新数据进行分类。

*关联分析：发现数据中不同变量之间的关联关系。

*预测分析：根据历史数据预测未来趋势。

数据预处理及分析在计生设备智能化管理与决策系统中的应用

数据预处理及分析技术在计生设备智能化管理与决策系统中有着广泛的应用，例如：

*计生设备状态监测：通过对计生设备运行数据进行预处理和分析，可以监测设备的运行状态，及时发现设备故障，并采取相应的措施进行维护。

*计生设备故障诊断：当计生设备发生故障时，可以通过对故障数据进行预处理和分析，诊断故障原因，并指导维修人员进行故障排除。

*计生设备寿命预测：通过对计生设备运行数据进行预处理和分析，可以预测设备的剩余寿命，以便及时进行设备更换。

*计生设备选型：通过对不同计生设备的性能数据进行预处理和分析，可以帮助用户选择最适合自己需要的计生设备。

*计生设备管理决策：通过对计生设备运行数据、故障数据、寿命数据等进行预处理和分析，可以为计生设备管理决策提供支持，例如，设备更换决策、设备维护决策、设备采购决策等。第五部分计生智能决策模型建立#计生智能决策模型建立

计生智能决策模型的建立，是实现计生设备智能化管理与决策系统功能的关键。该模型采用机器学习算法，对计生设备运行数据进行分析和挖掘，从中提取出设备健康状况、故障特征、维护需求等信息，并在此基础上建立决策模型，实现对计生设备的智能管理和决策。

模型构建步骤

1.数据预处理：

-数据清洗：对计生设备运行数据进行清洗，去除异常值和噪声数据。

-数据归一化：将不同量纲的计生设备运行数据归一化到相同的范围内，以消除数据之间的量纲差异。

-特征工程：对计生设备运行数据进行特征工程，提取出对设备健康状况、故障特征、维护需求等信息有用的特征。

2.机器学习算法选择：

-根据计生设备运行数据的特点和决策模型的要求，选择合适的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

3.模型训练：

-将预处理后的计生设备运行数据分为训练集和测试集。

-使用训练集对机器学习算法进行训练，得到训练好的决策模型。

4.模型评估：

-使用测试集对训练好的决策模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。

5.模型优化：

-根据模型评估结果，对决策模型进行优化，提高模型的性能。

模型应用

1.设备健康状况监测：

-实时监测计生设备的运行状态，及时发现设备异常情况，并对异常情况进行预警。

2.故障诊断：

-当计生设备发生故障时，对故障进行快速诊断，并提供故障原因和解决方案。

3.维护决策：

-根据计生设备的健康状况和故障情况，制定合理的维护计划，以延长设备的使用寿命，降低维护成本。

4.备件管理：

-根据计生设备的维护需求，对备件进行合理的库存管理，以确保在需要时能够及时提供备件。

5.应急响应：

-当计生设备发生意外故障时，快速响应，及时处理故障，以将损失降到最低。

模型特点

1.自动化：

-模型能够自动对计生设备运行数据进行分析和挖掘，从中提取出设备健康状况、故障特征、维护需求等信息。

2.智能化：

-模型能够根据计生设备运行数据，构建出决策模型，实现对计生设备的智能管理和决策。

3.实时性：

-模型能够实时监测计生设备的运行状态，及时发现设备异常情况，并对异常情况进行预警。

4.准确性：

-模型能够对计生设备的健康状况、故障特征、维护需求等信息进行准确识别和预测。

5.可靠性：

-模型经过严格的测试和验证，具有较高的可靠性，能够为计生设备的智能管理和决策提供可靠的依据。第六部分系统智能决策过程解析#计生设备智能化管理与决策系统

系统智能决策过程解析

一、数据采集与处理

系统通过物联网技术，将计生设备（如节育环、避孕套、避孕药等）与智能传感器连接起来，实时采集设备的使用情况、库存情况、有效期等信息。同时，系统还通过数据挖掘和分析技术，对采集到的数据进行清洗、归纳、整理，为智能决策提供基础数据。

二、智能决策模型构建

系统基于机器学习、深度学习等人工智能技术，构建智能决策模型。该模型能够根据采集到的数据，自动学习和识别计生设备使用规律、库存规律、有效期规律等，并在此基础上对计生设备的使用、库存、有效期等进行智能决策。

三、智能决策过程

智能决策过程主要分为以下几个步骤：

1.目标设定：系统根据计生部门制定的目标，确定智能决策的目标。例如，降低育龄妇女的意外怀孕率、提高计生服务质量等。

2.数据分析：系统对采集到的数据进行分析，找出影响目标实现的关键因素。例如，计生设备的使用情况、库存情况、有效期情况等。

3.方案生成：系统根据分析结果，生成多种可行的决策方案。例如，调整计生设备的使用方式、优化计生设备的库存管理、延长计生设备的有效期等。

4.方案评估：系统对生成的决策方案进行评估，预测每个方案的实施效果。评估指标可能包括方案的成本、效益、风险等。

5.方案选择：系统根据评估结果，选择最优的决策方案。

6.方案执行：系统将选定的决策方案下发到计生部门，由计生部门组织实施。

四、系统智能决策优势

1.决策效率高：系统能够快速、准确地处理海量数据，并在此基础上生成最佳决策方案，提高决策效率。

2.决策质量好：系统基于人工智能技术，能够学习和识别复杂的决策规律，生成高质量的决策方案。

3.决策透明度高：系统能够提供决策过程的详细记录，提高决策透明度，便于监督和问责。

4.适应性强：系统能够根据实际情况的变化，不断调整决策模型，提高决策的适应性。

五、系统应用前景

系统具有广阔的应用前景，可以广泛应用于计生领域的各个方面，如计生设备管理、计生服务质量评价、计生人口监测等。系统能够帮助计生部门提高工作效率、服务质量和决策水平，为实现计生工作目标提供强有力的支持。第七部分智能系统评估与优化#智能系统评估与优化

计生设备智能化管理与决策系统评估与优化尤为关键。本文介绍了智能系统评估与优化的相关内容。

1.系统评估

智能系统评估主要通过以下几方面评估：

1.1系统功能评估

系统功能评估是对系统是否完成其设计目标的评估。系统功能评估的主要内容包括：

*系统是否能够实现其设计目标？

*系统是否能够满足用户需求？

*系统是否能够与其他系统集成？

1.2系统性能评估

系统性能评估是对系统运行效率和可靠性的评估。系统性能评估的主要内容包括：

*系统的运行速度是否满足要求？

*系统的响应时间是否满足要求？

*系统的可靠性是否满足要求？

1.3系统安全评估

系统安全评估是对系统防止未经授权访问和使用、保护数据完整性和确保系统可用性的能力的评估。系统安全评估的主要内容包括：

*系统是否能够防止未经授权访问和使用？

*系统是否能够保护数据完整性和确保系统可用性？

*系统是否符合相关安全标准？

2.系统优化

智能系统优化是指通过调整系统参数或重新设计系统结构来提高系统性能、可靠性和安全性的过程。系统优化通常包括以下步骤：

2.1系统性能分析

系统性能分析是确定系统性能瓶颈和改进点的过程。系统性能分析的主要方法包括：

*性能测试：对系统进行实际运行测试，收集系统运行数据，并分析数据以确定系统性能瓶颈。

*性能建模：建立系统的数学模型，并利用模型来分析系统性能。

2.2系统参数调整

系统参数调整是指调整系统参数以提高系统性能、可靠性和安全性的过程。系统参数调整的主要方法包括：

*参数搜索：通过试错法或其他优化算法搜索最佳参数值。

*参数优化：利用数学方法优化参数值。

2.3系统结构优化

系统结构优化是指重新设计系统结构以提高系统性能、可靠性和安全性的过程。系统结构优化的主要方法包括：

*系统重构：对系统进行重新设计，以提高系统性能、可靠性和安全性。

*系统模块化：将系统划分为多个模块，并对每个模块进行优化。

3.应用案例

计生设备智能化管理与决策系统已在多个地区应用，取得了良好的效果。例如，在某市，该系统已应用于全市计生设备的管理，实现了对计生设备的实时监控和管理，提高了计生设备的使用效率和管理水平。

4.结论

智能系统评估与优化是计生设备智能化管理与决策系统的重要组成部分，对于提高系统性能、可靠性和安全性具有重要意义。通过对系统进行评估和优化，可以发现系统存在的不足之处，并采取措施加以改进，从而提高系统的整体水平。第八部分智能系统应用案例分析智能系统应用案例分析

一、智慧计生服务平台

智慧计生服务平台是基于互联网、物联网、大数据等技术，构建的智能化计生服务系统。平台整合了计生业务数据、人口健康数据、社会保障数据等，实现数据共享和互通，为计生部门提供全方位、一体化的服务。

平台主要功能包括：

1.业务办理：在线办理生育登记、生育服务、计划生育手术等业务，减少群众跑腿次数，提高办事效率。

2.信息查询：提供生育政策查询、生育服务机构查询、计划生育手术查询等服务，方便群众获取相关信息。

3.在线咨询：提供计生政策咨询、生育服务咨询、计划生育手术咨询等服务，解答群众的疑问。

4.数据分析：对计生业务数据、人口健康数据、社会保障数据等进行分析，为计生部门决策提供数据支持。

5.移动端服务：通过手机APP，提供计生业务办理、信息查询、在线咨询等服务，方便群众随时随地使用。

二、计生智能决策系统

计生智能决策系统是基于人工智能、大数据等技术，构建的智能化计生决策支持系统。系统利用历史数据、实时数据和专家知识，对计生政策、生育服务、计划生育手术等进行分析和预测，为计生部门决策提供智能化支持。

系统主要功能包括：

1.政策评估：对计生政策的实施效果进行评估，提出改进建议。

2.服务优化：对生育服务进行优化，提高服务质量和效率。

3.手术决策：对计划生育手术进行决策，降低手术风险，提高手术成功率。

4.资源配置：对计生资源进行配置，提高资源利用率。

5.应急响应：对计生突发事件进行应急响应，减少损失。

三、计生智能监管系统

计生智能监管系统是基于互联网、物联网、大数据等技术，构建的智能化计生监管系统。系统利用传感器、摄像头、无人机等设备，对计生违法行为进行实时监控，并对违法行为进行自动识别和预警。

系统主要功能包括：

1.违法监控：对计生违法行为进行实时监控，及时发现违法行为。

2.自动识别：对违法行为进行自动识别，提高监管效率。

3.预警提示：对违法行为进行预警提示，防止违法行为发生。

4.执法取证：对违法行为进行执法取证，为执法部门提供证据。

5.监管分析：对计生监管数据进行分析，发现监管漏洞，提高监管效能。

四、计生智能服务机器人

计生智能服务机器人是基于人工智能、自然语言处理等技术，构建的智能化计生服务机器人。机器人可以回答群众的计生政策、生育服务、计划生育手术等问题，提供计生业务办理、信息查询等服务。

机器人主要功能包括：

1.智能问答：回答群众的计生政策、生育服务、计划生育手术等问题。

2.业务办理：提供计生业务办理服务，如生育登记、生育服务、计划生育手术等。

3.信息查询：提供生育政策查询、生育服务机构查询、计划生育手术查询等服务。

4.在线咨询：提供计生政策咨询、生育服务咨询、计划生育手术咨询等服务。

5.情绪识别：识别群众的情绪，并做出相应的回应。

五、计生智能管理平台

计生智能管理平台是基于云计算、大数据、人工智能等技术，构建的智能化计生管理平台。平台整合了计生业务数据、人口健康数据、社会保障数据等，实现数据共享和互通，为计生部门提供全方位、一体化的管理服务。

平台主要功能包括：

1.数据采集：采集计生业务数据、人口健康数据、社会保障数据等。

2.数据清洗：对采集的数据进行清洗，去除错误和重复的数据。

3.数据分析：对数据进行分析，发现问题，为决策提供支持。

4.数据可视化：将数据可视化，便于理解和分析。

5.决策支持：为计生部门决策提供支持，如政策制定、资源配置、应急响应等。第九部分智能计生系统未来发展一、决策能力增强

1.大数据分析与预测：未来，智能计生系统将利用大数据分析技术，结合人口、生育、政策等数据，对未来的人口动态进行科学预测，为政府决策提供科学依据。

2.人工智能辅助决策：智能计生系统将集成人工智能技术，通过对历史数据和实时数据的学习分析，辅助决策者进行决策，提升决策的准确性和效率。

二、移动化和云化

1.移动化服务：智能计生系统将更加移动化，用户可以通过手机、平板电脑等移动设备随时随地获取计生信息和服务，满足用户的多样化需求。

2.云化部署：智能计生系统将采用云计算技术，将系统部署在云端，实现资源的弹性扩展和负载均衡，降低系统维护成本，提高系统可靠性和安全性。

三、智能终端普及

1.智能终端应用：智能计生系统将与智能终端相结合，如智能家居、可穿戴设备等，实现计生信息的实时采集和反馈，为用户提供更加个性化的计生服务。

2.物联网技术集成：智能计生系统将集成物联网技术，将各种物联网设备接入系统，实现数据的实时采集和传输，为决策提供更加全面的信息。

四、数据安全保障

1.数据加密与保护：智能计生系统将采用数据加密技术和安全协议，对敏感数据进行加密保护，防止数据泄露和非法访问。

2.访问控制与权限管理：智能计生系统将建立完善的访问控制和权限管理机制，对用户和数据进行严格的权限控制，防止非授权人员访问数据。

五、更完善的信息系统集成

1.与其他信息系统的集成：智能计生系统将与其他相关信息系统，如医疗信息系统、公安信息系统等进行集成，实现数据共享和协同工作，为决策提供更加全面和准确的信息。

2.异构数据源集成：智能计生系统将集成来自不同来源的数据，如政府部门、医疗机构、人口普查数据等，实现数据的统一管理和分析，为决策提供更加全面的信息。

六、更加丰富的其它功能

1.在线咨询服务：智能计生系统将提供在线咨询服务，用户可以通过系统向计生专家或工作人员咨询有关计生政策、生育知识、优生优育等问题。

2.政策法规查询：智能计生系统将提供政策法规查询功能，用户可以通过系统查询有关计生政策、法规、条例等信息。

3.知识库建设：智能计生系统将建立丰富的知识库，包含计生政策、生育知识、优生优育知识、人口统计数据等，为用户提供全面的计生知识信息。第十部分智能计生管理系统展望一、智能计生管理系统概述

智能计生管理系统是一种利用现代信息技术和人工智能技术，对计生管理工作进行智能化管理和决策的系统。它主要包括以下几个部分：

1.数据采集：通过各种渠道采集计生相关数