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信息化是知识经济的基础和未来社会经济的主要特征,医疗卫生领域信息化的研究将推动技术进步和社会革新。在医疗信息系统中,含自然语言表达式的时态信息起着关键性作用。然而,如何处理基于自然语言的不确定时态信息问题一直没有得到很好的解决。针对医疗信息系统的需求,本文对时态数据模型的研究现状以及一些经典的不确定时态医疗信息数据模型进行了研究。在GCH-OODM模型的基础上,提出基于自然语言表达式的支持不确定时间的数据模型NLTM。首先,对各种传统的时态原语类型进行不确定性扩展。包括重新定义不确定性时态原语类型的表示方法,扩展各种时态操作符(包括并、交和差)支持时间不确定性,给出不确定时间点和时间区间之间的集合运算和关系运算,并给出几种时态关系代数操作的形式化定义。其次,提出基于自然语言表达式的支持不确定时间的时态数据模型NLTM。介绍模型中用到的时态原语类型,它们分别是时间点、时间区间、持续时间和时态元素。该模型包含三种属性,分别为病人ID号,病人的病情和对应的时间信息,其中时间属性分为日期(Date)和时间(Time-of-date)。再次,根据不同的时态表达式,给出该模型中时间属性的各种表示方法。同时,基于NLTM模型的属性定义,给出适用于NLTM模型的语法、语义以及相应的谓词、函数,其中谓词和函数用来支持NLTM模型的各种查询方法。最后,分别用GCH-OODM模型和NLTM模型表示相同的医疗数据实例,比较两者在表示方法上的差异,并通过数学的方法证明,在处理不确定时态数据时,NLTM模型的存储性能明显优于GCH-OODM模型。另外,本文还简单介绍如何采用面向对象的方法设计NLTM模型。