基于机器学习的艾滋病分析预测系统任务书

论文（设计）题 目

学院

专 业

年 级

题目来源

教师科研课题

纵向课题（ ）

横向课题（ ）

题目类型

实验研究（ ）

调查研究（ ）

软件开发（ ）

教师自拟课题 （ ）

工程设计（ ）

学生自拟课题 （ ）

生产实践（ ）

论文（设计）选题目的、工作任务：

选题目的：本论文（设计）旨在开发一个基于机器学习的艾滋病分析预测系统，通过整合并处理艾滋病相关数据，利用先进的机器学习算法进行数据分析与预测，从而为研究人员、医疗工作者及公众提供科学的艾滋病趋势分析和预测结果。该系统旨在提高艾滋病防控的效率和准确性，为制定有效的预防和治疗策略提供数据支持。

工作任务：

系统设计与规划：设计系统的整体架构，包括前端用户界面、后端逻辑处理和数据存储模块。确定系统所需的功能模块，包括用户注册与登录、数据处理与存储、数据可视化分析、数据预测分析、管理员后台管理、用户中心和数据推荐等。

前端界面开发：使用HTML、CSS和JavaScript构建前端页面，确保界面友好、易于操作。集成Bootstrap4框架，实现响应式布局，以适应不同设备和屏幕尺寸。开发与后端API交互的前端逻辑，实现数据的动态加载和展示。

后端逻辑实现：使用Flask框架搭建后端服务器，处理用户请求和数据交互。实现用户注册、登录和权限管理功能。开发数据处理模块，使用Pandas进行数据的清洗、预处理和存储到MySQL/SQLite数据库。实现数据查询、分析和预测功能，通过API接口向前端提供数据服务。

数据处理与存储：清洗和预处理从和鲸平台获取的艾滋病数据集，确保数据的质量和一致性。设计数据库结构，将清洗后的数据存储到MySQL数据库中，便于后续的分析和查询。

数据可视化与分析：使用echarts.js库开发数据可视化功能，生成各种图表和统计信息，展示艾滋病数据的趋势和特征。利用Pandas进行数据分析，提取关键指标和趋势，为预测模型提供输入。

数据预测分析：实现基于随机森林、线性回归等机器学习算法的艾滋病预测模型。对模型进行训练和评估，确保预测结果的准确性和可靠性。将预测结果集成到系统中，供用户查看和分析。

管理员后台管理：使用Flask-Admin框架开发管理员后台界面，实现数据的增删改查功能。为管理员提供系统监控和配置管理功能，确保系统的稳定运行。

用户中心与数据推荐：开发用户中心模块，允许用户查看个人数据和历史操作记录。实现基于用户历史行为和偏好的数据推荐功能，提供个性化的艾滋病预测信息。

通过完成上述工作任务，本论文（设计）将成功开发一个功能完善的基于机器学习的艾滋病分析预测系统，为艾滋病防控工作提供有力的数据支持。

目前资料收集情况（含指定参考资料）：

[1]李辰煊.基于数据挖掘分析的牛病辅助诊疗系统设计[J].农业技术与装备,2024,(07):30-32.

[2]陈静雯,张鹏鹏,徐思语,等.基于机器学习的呼吸道疾病预测可视化系统[J].物联网技术,2023,13(02):68-70.

[3]陈正伟.数据管理与隐私计算平台的设计案例分析[J].集成电路应用,2024,41(06):220-221.

[4]陈亚华,张凯淇,马俊.基于LabVIEW的心电信号与多数据采集分析系统设计[J].现代计算机,2024,30(08):112-115+120.

[5]李许明,舒建昌.基于CiteSpace对国家健康和营养检查调查数据库在肝脏疾病领域挖掘趋势及热点分析[J].中国当代医药,2024,31(08):126-131.

[6]覃雁,刘燃,高松林,等.基于数据挖掘技术的广西民族医药治疗肝炎的用药规律[J].广西医学,2023,45(15):1827-1831.

[7]林亚伟.基于图表示学习和多源数据的circRNA-疾病关联预测研究[D].华东交通大学,2023.

[8]周莉莉,余洋.基于大数据平台的院内传染病流调系统设计与实现[J].中国数字医学,2023,18(04):68-72.

[9]Liu W ,Ye X ,Shan H , et al.Unraveling the Spectrum of Ocular Toxicity with Oxaliplatin: Clinical Feature Analysis of Cases and Pharmacovigilance Assessment of the US Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System Database.[J].Clinical therapeutics,2024,45-66.

[10]Hwang S ,Baron R ,Saxena V , et al.Utilization of Remote Patient Monitoring for Neurological Disorders: A Nationwide Analysis of Administrative Claims Data.[J].Telemedicine journal and e-health : the official journal of the American Telemedicine Association,2024,33-43.

论文（设计）完成计划（含时间进度）：

2024.11.08-2024.11.30 完成论文选题、开题

2024.11.30-2024.12.20 完成方案设计

2024.12.20-2025.03.10 完成系统开发、中期检查

2025.03.10-2025.03.20 系统测试、完善

2025.03.20-2025.04.20 论文第一稿、复制比检测

2025.04.20-2025.04.30 论文第二稿、复制比检测

2025.05.01-2025.05.10 论文第三稿（定稿）、复制比检测

2025.05.10-2025.05.24 答辩工作准备、完成答辩、提交材料

接受任务日期： 年 月 日

要求完成日期： 年 月 日

学生接受任务（签名）：

指 导 教 师（签名）：

学院负责人审定（签名）：