java+ssm+vue+mysql的医疗大数据的疾病预测分析源码开源

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在信息化时代背景下，医疗大数据的疾病预测分析——一个基于Javaweb技术的创新应用，成为本研究的核心。随着互联网技术的飞速发展，JavaWeb在构建高效、安全的Web系统方面展现出巨大潜力。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术，设计并实现医疗大数据的疾病预测分析，以解决现有问题或满足特定需求。首先，我们将分析医疗大数据的疾病预测分析的业务需求与市场定位；其次，深入研究JavaWeb框架，如Spring Boot和Hibernate，构建系统架构；再者，详细阐述开发过程及关键技术点；最后，通过测试与优化，确保医疗大数据的疾病预测分析的稳定性和用户体验。此研究不仅锻炼了Javaweb开发技能，也为同类项目的开发提供了参考。

医疗大数据的疾病预测分析系统架构图/系统设计图

医疗大数据的疾病预测分析技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域的适应性而闻名。它不仅支持桌面应用的开发，还特别适合构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的基础。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是程序对数据存储的抽象，负责管理内存空间。这种对内存的间接操作机制增强了Java的安全性，使其对病毒具备一定的抵御能力，从而提升了由Java编写的程序的稳定性和生存力。 Java还具备强大的动态执行特性，其类库不仅包含基本的类，还允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能。开发者可以创建可复用的模块或库，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相应方法，实现了代码的高效复用和工程化。这种灵活性和可扩展性是Java语言深受青睐的重要原因。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java企业级开发中广泛采用的一种核心架构，尤其适用于构建复杂的企业级应用程序。在这个体系中，Spring担当着中心角色，它如同胶水一般整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现对象的管理和生命周期控制，从而实现控制反转。SpringMVC作为 MVC 设计模式的实现，介入HTTP请求，由DispatcherServlet调度，将用户请求精准路由至对应的Controller进行业务处理。MyBatis作为JDBC的轻量级替代，消除了对数据库低层次操作的繁琐，通过配置文件将数据访问层与实体类Mapper文件关联，实现了SQL查询的灵活映射。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构形成对比。在当前信息化时代，B/S架构广泛应用的原因在于其独特的优势。首先，该架构极大地简化了软件开发流程，允许用户通过任何可接入互联网的浏览器即可访问服务器上的应用程序，无需在客户端进行复杂的安装。这种设计降低了对用户设备配置的要求，从而节省了大量硬件成本，尤其在用户基数庞大的情况下，这种经济效益尤为显著。其次，B/S架构的数据存储在服务器端，这在一定程度上提高了数据的安全性，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源，增强了系统的可访问性和灵活性。从用户体验的角度来看，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装专用软件来访问特定服务，可能会引发用户的抵触情绪，降低信任感。因此，考虑到操作简便性和用户接受度，采用B/S架构作为设计方案是符合实际需求的选择。

MVC架构（Model-View-Controller）是一种广泛应用的软件设计模式，旨在优化应用程序结构，清晰地划分不同职责领域，以增强其可维护性和扩展性。在该模式中，程序被划分为三个关键部分： - Model（模型）：这部分专注于应用程序的数据模型和业务逻辑，处理数据的存储、检索和运算，但不涉及任何用户界面的实现细节。 - View（视图）：作为用户与应用交互的界面，视图展示由模型提供的数据，并允许用户发起操作。它可以表现为各种形式，如图形界面、网页或是文本终端。 - Controller（控制器）：作为协调者，控制器接收用户的输入，根据用户请求调用模型进行数据处理，随后更新视图以展示结果。它充当着模型和视图之间的桥梁，确保两者间的通信顺畅。通过MVC架构，关注点得以有效分离，使得代码更易于理解和维护，提升了整体软件质量。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS），其独特优势使其在同类系统中备受青睐。MySQL以其轻量级、高效能的特性区别于Oracle和DB2等其他大型数据库，尤其适合实际的租赁环境需求。此外，其经济性与开源本质是主要采纳理由，允许低成本实施且便于开发，这些都是我们选择MySQL的关键因素。

医疗大数据的疾病预测分析项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

医疗大数据的疾病预测分析数据库表设计

用户表 (yiliao_USER)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符, 自增主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名, 不可重复, 描述用户登录的医疗大数据的疾病预测分析身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码, 用于医疗大数据的疾病预测分析系统的安全登录
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱地址, 可选, 用于医疗大数据的疾病预测分析的通信和找回密码
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期, 记录用户加入医疗大数据的疾病预测分析的时间
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME			最后一次登录医疗大数据的疾病预测分析的时间

日志表 (yiliao_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志唯一ID, 自增主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	关联的用户ID, 引用yiliao_USER表中的ID, 记录操作用户在医疗大数据的疾病预测分析的行为
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL	操作描述, 描述用户在医疗大数据的疾病预测分析上执行的动作
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	操作时间, 记录用户在医疗大数据的疾病预测分析执行动作的时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR	15		用户执行操作时的IP地址, 用于医疗大数据的疾病预测分析的日志追踪

管理员表 (yiliao_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符, 自增主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名, 在医疗大数据的疾病预测分析系统中的管理角色名称
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码, 用于医疗大数据的疾病预测分析后台管理系统登录
EMAIL	VARCHAR	100		管理员邮箱地址, 用于医疗大数据的疾病预测分析的内部沟通和通知
CREATION_DATE	DATETIME		NOT NULL	创建日期, 记录管理员加入医疗大数据的疾病预测分析管理团队的时间

核心信息表 (yiliao_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息键, 如'company_name', 'product_version', 描述医疗大数据的疾病预测分析的关键属性或配置
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL	关键信息值, 根据INFO_KEY存储对应的医疗大数据的疾病预测分析信息或配置详情
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	最后更新时间, 记录医疗大数据的疾病预测分析核心信息最近的修改时间

医疗大数据的疾病预测分析系统类图

医疗大数据的疾病预测分析前后台

医疗大数据的疾病预测分析前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

医疗大数据的疾病预测分析后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

医疗大数据的疾病预测分析测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

医疗大数据的疾病预测分析测试用例

1. 登录功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	是否通过
TC1.1	正确用户名和密码	医疗大数据的疾病预测分析管理员账号	成功登录	医疗大数据的疾病预测分析管理员成功登录界面	是
TC1.2	错误用户名	非医疗大数据的疾病预测分析用户	登录失败提示	显示“用户名不存在”	是
TC1.3	错误密码	医疗大数据的疾病预测分析管理员账号, 错误密码	登录失败提示	显示“密码错误”	是

2. 数据添加功能

序号	测试项	添加数据	预期结果	实际结果	是否通过
TC2.1	正常添加医疗大数据的疾病预测分析信息	完整且有效的医疗大数据的疾病预测分析数据	数据成功入库	数据出现在医疗大数据的疾病预测分析列表中	是
TC2.2	空数据添加	无医疗大数据的疾病预测分析信息	添加失败提示	显示“数据不能为空”	是
TC2.3	重复数据添加	已存在的医疗大数据的疾病预测分析信息	添加失败提示	显示“数据已存在”	是

3. 数据查询功能

序号	测试项	查询条件	预期结果	实际结果	是否通过
TC3.1	正确医疗大数据的疾病预测分析ID查询	存在的医疗大数据的疾病预测分析ID	返回相应医疗大数据的疾病预测分析详情	显示正确医疗大数据的疾病预测分析信息	是
TC3.2	不存在的医疗大数据的疾病预测分析ID查询	不存在的医疗大数据的疾病预测分析ID	未找到提示	显示“未找到医疗大数据的疾病预测分析”	是
TC3.3	空条件查询	不输入医疗大数据的疾病预测分析ID	返回所有医疗大数据的疾病预测分析	显示所有医疗大数据的疾病预测分析列表	是

4. 数据修改功能

序号	测试项	修改数据	预期结果	实际结果	是否通过
TC4.1	正常修改医疗大数据的疾病预测分析信息	合法的医疗大数据的疾病预测分析修改请求	数据更新成功	医疗大数据的疾病预测分析列表显示更新后信息	是
TC4.2	修改不存在的医疗大数据的疾病预测分析	不存在的医疗大数据的疾病预测分析ID	修改失败提示	显示“医疗大数据的疾病预测分析不存在”	是

5. 数据删除功能

序号	测试项	删除条件	预期结果	实际结果	是否通过
TC5.1	正常删除医疗大数据的疾病预测分析	存在的医疗大数据的疾病预测分析ID	数据删除成功	医疗大数据的疾病预测分析从列表中移除	是
TC5.2	删除不存在的医疗大数据的疾病预测分析	不存在的医疗大数据的疾病预测分析ID	删除失败提示	显示“医疗大数据的疾病预测分析不存在”	是

医疗大数据的疾病预测分析部分代码实现