36、FHIR 数据类型与重要资源解析

FHIR 数据类型与重要资源解析

1. 标识符类型

标识符通常有“类型”之分,常见的标识符类型包括:
- 机构医疗记录编号
- 国家患者标识符
- 国家提供者/处方者标识符
- 账户编号

在 FHIR 中,标识符的类型是一个编码值。这使得应用程序能够从标识符列表中提取标识符,并在用户界面、报告或其他消息格式中填充正确的元素,而无需确切了解实际的标识符系统。不过,标识符的类型实际上是一个难以描述的概念。对于某些标识符,可能只有一个(例如,任何给定国家只有一个国家提供者标识符),并且名称、范围、分配策略等差异很大。对于其他标识符,“类型”是一个容易理解的概念,但如何使用它却远不清晰。例如,医疗记录编号,小型机构可能只有一个,但随着机构合并,患者可能会有多个医疗记录编号,为特定任务选择“正确”的医疗记录编号变得非常依赖上下文。而且,看待类型的方式有很多种,也没有固定的代码列表,实现者可以根据需要使用替代代码。所以,尽管 FHIR 提供了标识符类型,但实现者在使用时需要谨慎,通常需要特殊的本地安排才能正确使用它。

2. 编码与可编码概念

术语数据类型(Coding 和 CodeableConcept)可能是最难正确使用的,因为它们处于术语和信息模型的边界。

2.1 Coding 数据类型

Coding 数据类型是 FHIR 术语数据类型的基础,它有 4 个基本元素,如下表所示:
| 元素 | 描述 |
| — | — |
| System | 一个 URI,用于标识提供代码底层定义的术语系统,固定的 URI 在 FHIR 规范中为常见代码系统发布,对于

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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