摘要
本发明公开一种个性化健康饮食推荐系统及其方法。首创性融合BMI、BMR、TDEE三大代谢指标,结合用户多维行为数据(运动、饮食、睡眠等),实现高粒度、实时自适应的饮食推荐。通过模糊逻辑、动态权重、联邦学习等技术,构建可解释、可扩展且安全合规的算法体系。设计覆盖方法、系统、介质的全维度权利要求,形成技术壁垒,防止竞品绕开核心创新点,通过六级架构设计(指标融合层、目标适配层等),引入模糊逻辑、动态权重、联邦学习,实现对不同人群的高粒度、实时、闭环推荐。系统支持多端部署与API接入,适用于健康管理、医疗、健身等场景,具有数据融合全面、自适应能力强、隐私安全可靠等优势。
技术关键词
健康饮食推荐系统
健康饮食推荐方法
算法引擎
LightGBM模型
模糊逻辑
机器学习模型
深度融合网络
可穿戴设备
指标
算法模型
健康大数据
集成差分
模块
强化学习算法
记录算法
作息规律
身体
模糊参数
云端交互
系统为您推荐了相关专利信息
PID温度控制
温度控制元件
动作策略
温度控制算法
模糊推理
双偏振天气雷达
反射率
模糊逻辑算法
回波
像素点
智能预测方法
BiLSTM模型
石料
机器学习模型训练
注意力机制
流量控制系统
浇注机
多参数
执行机构模块
PID控制器
可见光相机
红外成像仪
环境传感器
识别系统
多模态