摘要
本发明涉及饮食管理技术领域,公开了一种儿童肥胖数字化饮食管理方法及系统,该方法包括数据采集:通过可穿戴设备实时采集生理数据,包括儿童的血糖、心率变异率和体脂率,并通过手机应用采集儿童的饮食数据,采用图像识别技术自动识别食物种类与分量,该系统包括数据采集模块、建模模块、强化学习模块、因果干预模块、联邦学习模块及反馈模块。通过联邦学习与全局优化提升个性化饮食干预的实时性与准确性,在保障数据隐私的同时实现高效学习;结合动态图神经网络与因果推理,实现代谢建模与干预策略的动态优化;通过虚拟营养师与游戏化任务增强互动性与儿童参与度,促进健康饮食习惯的形成,显著提升了个性化、智能化的健康管理水平。
技术关键词
饮食管理方法
代谢动力学模型
分层强化学习
饮食管理系统
神经网络参数
儿童个性化
图像识别技术
可穿戴设备
生理
动态
健康饮食习惯
数据采集模块
胰岛素敏感度
饮食结构
强化学习策略
系统为您推荐了相关专利信息
韵律模块
正弦激励信号
文本编码器
语音
噪声数据
搜索引擎优化方法
节点特征
搜索引擎优化系统
关键词
消息传递机制
DQN算法
储能单元
动态优化控制
数据驱动算法
电压
服务系统
分布式任务调度框架
支持向量机参数
正则化参数
神经网络参数