基于营养健康理念的多因素排餐装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于营养健康理念的多因素排餐装置及方法，属于健康饮食数据处理领域。所述装置包括：信息收集模块，用于获取客户的需求信息和环境信息；根据所述需求信息确定客户标签信息；多因素排餐模块，用于基于客户标签信息和环境信息确定食材信息；基于食材信息，在菜品数据库中确定菜品信息；以及根据所述食材信息获取对应的参考数据，将所述参考数据输入神经网络数据预测模型得到所述食材信息对应的推荐系数；根据所述食材信息对应的推荐系数和菜品中对应食材权重，得到菜品信息对应的菜品推荐系数；餐单生成与菜品制作量计算模块，用于基于所述菜品信息对应的菜品推荐系数生成推荐菜单序列。本发明专利技术提高了多种因素作用下的排餐准确性。用下的排餐准确性。用下的排餐准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于营养健康理念的多因素排餐装置及方法


[0001]本专利技术涉及健康饮食数据处理领域，具体地涉及一种基于营养健康理念的多因素排餐装置和一种基于营养健康理念的多因素排餐方法。

技术介绍

[0002]营养配餐系统是由计算机应用技术、基础营养学、临床营养学、数学等多门学科协作实现的。其中，基础营养学和临床营养学是理论基础。虽然人们已经利用营养学理论对营养膳食做过了大量而细致的研究，但并未把不同人群对营养素的标准需求量同食物有机地联系在一起，也没有对营养素的实际摄入量与理想供给量进行数值上的分析，故在理论的基础之上，还需要利用计算机相关技术和算法、数学公式等，对营养学、疾病营养学数据做海量的分析与处理，把理论中的复杂问题转化为具体的营养配餐系统，以供广大人群应用。
[0003]近年来，营养配餐系统相关的研究发展迅速。在国外，营养配餐这一概念已经相当普及。在营养配餐与决策信息化方面，D.Vedenov等学者探讨了不同营养等级的输入对人体组织的影响，利用信息技术和数学回归分析工具建立各种营养输入与输出相关的非线性模型。Halifa A.Y.等人早在1997年就提出了可以利用遗传算法对配餐结果进行求解及优化。H.Ahmadi针对饭食中可代谢的能量、蛋氨酸、赖氨酸等数据，利用神经网络方法对食物的烧烤特性进行研究和预测。很多国家在营养配餐领域更趋向于方便、实用、小型化的硬件产品的研究与开发。比如，日本东芝公司生产出了一种电视画面式的智能菜谱营养机，其可根据季节、年龄、性别及各项身体指标帮助人们选择喜爱的主副食，并计算其营养含量。还有一种产品被称为保健食谱计算器，可放置于厨房中。该产品可以按照当前用餐的人数来计算各种菜品的配料及用量，且具有测定营养成分、调节运动食谱和制定减肥计划等多项功能。
[0004]国内也有比较典型的几种营养配餐系统。其中，针对病患设计的营养配餐系统有许多。1998年，刘文杰和徐坚英开发了中医食疗与营养配餐系统。该系统能根据患者的病情、食物的营养成分及疗效等信息，出具治疗相应疾病的日常食谱，使患者通过饮食来提高或达到治疗的效果。针对食物中营养元素的复杂性会导致配餐效率不高这一问题，冯剑、曹琳等人于2008年开发了一套具有疾病优选功能的膳食营养配餐系统。从定量的角度在疾病与食谱之间建立了复杂的对应关系。同一年，王向红研究了应用改进的模拟退火算法实现针对合并症患者的配餐。其首先建立了疾病类型与营养膳食的贝叶斯网络模型，然后通过对该模型的推理得到联合后验概率，最后对概率值进行优选，从而实现针对合并症患者的选菜。2014年，张云渡同学采用数据挖掘技术中关联规则改进的Apriori算法对慢性疾病与相关微量元素的关系进行挖掘。在其论文中以糖尿病患者为例，介绍了数据预处理及数据挖掘过程，并对挖掘结果给予分析和解释，最终将挖掘出的关联规则应用于营养配餐系统中。
[0005]现有营养配餐技术存在数据采集技术的多样化、复合化略显不足，数据处理技术随着人工智能及大数据技术的发展，逐渐向智能化发展，应用了较多地算法技术。但是，现有技术中营养配餐系统的应用场景较为单一，不足以满足不同用户的需求。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施方式的目的是提供一种基于营养健康理念的多因素排餐装置和一种基于营养健康理念的多因素排餐方法，以至少解决营养配餐系统的多种因数作用下的排餐问题。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种基于营养健康理念的多因素排餐装置，所述装置包括：
[0008]信息收集模块，用于获取客户的需求信息和环境信息；根据所述需求信息确定客户标签信息；
[0009]多因素排餐模块，用于基于客户标签信息和环境信息确定食材信息；基于食材信息，在菜品数据库中确定菜品信息；以及根据所述食材信息获取对应的参考数据，将所述参考数据输入神经网络数据预测模型得到所述食材信息对应的推荐系数；根据所述食材信息对应的推荐系数和菜品中对应食材权重，得到菜品信息对应的菜品推荐系数；
[0010]餐单生成与菜品制作量计算模块，用于基于所述菜品信息对应的菜品推荐系数生成推荐菜单序列。
[0011]可选的，所述信息收集模块，还用于基于客户标签信息确定客户的人均能量和营养素；
[0012]所述餐单生成与菜品制作量计算模块，还用于根据所述人均客户的人均能量和营养素计算所述推荐菜单序列对应的菜品需求量。
[0013]可选的，所述装置还包括：
[0014]采购需求输出模块，用于根据所述菜品需求量确定所述推荐菜单序列对应的食材采购量。
[0015]可选的，所述餐单生成与菜品制作量计算模块还用于：
[0016]获取服务菜单信息；
[0017]将所述推荐菜单序列与所述服务菜单信息进行匹配，得到与所述服务菜单信息对应的菜品推荐系数。
[0018]可选的，所述食材信息对应的参考数据，包括：食材消耗名次数值、食材浪费名次数值、食材保质期名次数值、食材价格数值和食材的营养素密度数值。
[0019]本专利技术第二方面提供一种基于营养健康理念的多因素排餐方法，所述方法包括：
[0020]获取客户的需求信息和环境信息；根据所述需求信息确定客户标签信息；
[0021]基于客户标签信息和环境信息确定食材信息；基于食材信息，在菜品数据库中确定菜品信息；以及根据所述食材信息获取对应的参考数据，将所述参考数据输入神经网络数据预测模型得到所述食材信息对应的推荐系数；根据所述食材信息对应的推荐系数和菜品中对应食材权重，得到菜品信息对应的菜品推荐系数；
[0022]基于所述菜品信息对应的菜品推荐系数生成推荐菜单序列。
[0023]可选的，所述多因素排餐方法还包括：
[0024]基于客户标签信息确定客户的人均能量和营养素；
[0025]根据所述人均客户的人均能量和营养素计算所述推荐菜单序列对应的菜品需求量。
[0026]可选的，所述多因素排餐方法还包括：
[0027]根据所述菜品需求量确定所述推荐菜单序列对应的食材采购量。
[0028]可选的，所述多因素排餐方法还包括：
[0029]获取服务菜单信息；
[0030]将所述推荐菜单序列与所述服务菜单信息进行匹配，得到与所述服务菜单信息对应的菜品推荐系数。
[0031]可选的，所述食材信息对应的参考数据，包括：食材消耗名次数值、食材浪费名次数值、食材保质期名次数值、食材价格数值和食材的营养素密度数值。
[0032]通过上述技术方案，基于客户标签信息和环境信息确定食材信息；基于食材信息，在菜品数据库中确定菜品信息；以及根据所述食材信息获取对应的参考数据，将所述参考数据输入神经网络数据预测模型得到所述食材信息对应的推荐系数；根据所述食材信息对应的推荐系数和菜品中对应食材权重，得到菜品信息对应的菜品推荐系数；基于所述菜品信息对应的菜品推荐系数生成推荐菜单序列。
[0033]根据客户的环境信息与需求信息，去生成推荐菜单序列，可以根据用户的需求和环境因素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于营养健康理念的多因素排餐装置，其特征在于，所述装置包括：信息收集模块，用于获取客户的需求信息和环境信息；根据所述需求信息确定客户标签信息；多因素排餐模块，用于基于客户标签信息和环境信息确定食材信息；基于食材信息，在菜品数据库中确定菜品信息；以及根据所述食材信息获取对应的参考数据，将所述参考数据输入神经网络数据预测模型得到所述食材信息对应的推荐系数；根据所述食材信息对应的推荐系数和菜品中对应食材权重，得到菜品信息对应的菜品推荐系数；餐单生成与菜品制作量计算模块，用于基于所述菜品信息对应的菜品推荐系数生成推荐菜单序列。2.根据权利要求1所述的多因素排餐装置，其特征在于，所述信息收集模块还用于基于客户标签信息确定客户的人均能量和营养素；所述餐单生成与菜品制作量计算模块还用于根据所述人均客户的人均能量和营养素计算所述推荐菜单序列对应的菜品需求量。3.根据权利要求2所述的多因素排餐装置，其特征在于，所述装置还包括：采购需求输出模块，用于根据所述菜品需求量确定所述推荐菜单序列对应的食材采购量。4.根据权利要求1所述的多因素排餐装置，其特征在于，所述餐单生成与菜品制作量计算模块还用于：获取服务菜单信息；将所述推荐菜单序列与所述服务菜单信息进行匹配，得到与所述服务菜单信息对应的菜品推荐系数。5.根据权利要求1所述的多因素排餐装置，其特征在于，所述食材信息对应的参考数据，包括：食材消耗名次数值、食材浪费...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵丹青，郭沫凡，虞晓含，孙颖，应剑，王黎明，
申请(专利权)人：中粮营养健康研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：