摘要
本发明公开了一种基于用户状况的个性化智能配餐方法及系统,涉及个性化营养学和智能食品技术领域,包括,收集用户健康综合数据和多维实时用户情境数据,并对两种数据进行预处理;通过长短期记忆网络模型结合多层感知机模型,构建用户营养需求预测模型;对预处理后的多维实时用户情境数据进行分析,得到影响营养需求的调整系数,并通过线性规划算法对用户个性化营养需求进行调整;基于调整后的用户个性化营养需求并结合用户口味偏好,分析每种食材搭配匹配度,通过粒子群优化算法进行定制化调整,生成用户个性化食谱。通过粒子群优化算法优化食材搭配,成功实现了个性化智能配餐,显著提升了个性化配餐的科学性、精准性和用户满意度。
技术关键词
需求预测模型
粒子群优化算法
线性规划算法
生成用户
长短期记忆网络
多层感知机
数据收集模块
LSTM模型
人体热量消耗
智能配餐系统
计算器
时间序列分析方法
生理健康
重分配方法
滑动窗口方法
聚类分析算法
回归分析方法
数据挖掘方法
系统为您推荐了相关专利信息
流量预测方法
高速公路基础设施
流量预测模型
车流量数据
空间特征提取
模糊神经网络
能耗
粒子群算法优化
主成分分析法
水质
水泥混凝土
机场跑道
机器学习模型
深度学习模型
深度学习技术
智能排水系统
分段
特征提取模块
数据采集模块
分配单元
电网调控方法
光伏发电功率
长短期记忆网络
一维卷积神经网络
自动电压控制系统