一种基于机器学习的婴儿营养需求预测方法

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一种基于机器学习的婴儿营养需求预测方法
申请号:CN202510539380
申请日期:2025-04-27
公开号:CN120340769A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的婴儿营养需求预测方法,属于机器学习以及营养需求预测技术领域,通过获取婴儿身体特征数据以及由专业医师确定的婴儿身体特征数据所对应的营养需求指标,然后根据婴儿身体特征数据及其对应的营养需求指标,采用智能优化算法对机器学习模型进行训练,以获取婴儿营养需求预测模型,最后获取用户输入的待识别婴儿身体特征数据,调度云计算中心的婴儿营养需求预测模型对待识别婴儿身体特征数据进行识别,得到婴儿营养需求预测结果,能够有效地提供更高的营养建议,协助普通用户实现婴儿营养管理,确保婴儿健康成长。
技术关键词
需求预测方法 婴儿 需求预测模型 机器学习模型 碰撞策略 智能优化算法 身体 计算中心 数据 指标 因子 需求预测技术 螺旋 基础 生成随机 超参数 专业 动态
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