[发明专利]一种降血压的智能营养配餐系统及饮食管理方法

权利要求书

1.一种降血压的智能营养配餐方法，其特征在于，该配餐方法包括：

步骤一：根据使用者年龄，将智能营养配餐系统分为不同年龄组，分别对不同年龄组进行能量摄入的标准值及营养物质标准值的计算；

步骤二：选择饮食时段，并根据每个饮食时段计算每餐配餐能量；

步骤三：根据计算公式计算每餐的碳水化合物、蛋白质、及脂肪的标准重量值，

对于早餐的各成分能量比例为：

碳水化合物的标准值为每天配餐总能量×0.6÷4×0.3；

蛋白质的标准值为每天配餐总能量×0.20÷4×0.3；

脂肪的标准值为每天配餐总能量×0.20÷9×0.3；

对于午餐的各成分能量比例为：

碳水化合物的标准值为每天配餐总能量×0.6÷4×0.4；

蛋白质的标准值为每天配餐总能量总能量×0.2÷4×0.4；

脂肪的标准值为每天配餐总能量总能量×0.2÷9×0.4；

对于晚餐的各成分能量比例为：

碳水化合物的标准值为每天配餐总能量×0.6÷4×0.3；

蛋白质的标准值为每天配餐总能量总能量×0.2÷4×0.3；

脂肪的标准值为每天配餐总能量总能量×0.2÷9×0.3；

步骤四，根据用户营养素的日标准摄入量M＝(m1，m2，…mp)，提供的对应配餐方案X(x1，x2，…xn)，根据下式使X最大限度接近M：

V－minf(x)＝[f₁(x)，f₂(x)，…f_p(x)]^T

s.t.x∈X，

式中，目标F(f1，f2，…fp)和约束准则集R^m根据用户偏好确定，m为目标总数，x1，x2，..xn为代表所选膳食，n为膳食数量。

2.根据权利要求1所述的一种降血压的智能营养配餐方法，其特征在于，在所述步骤一中，对于2-17岁组的智能营养配餐系统，其能量摄入的标准值及营养物质标准表查表测得；对于18-49岁组，根据输入值，身高及调节系统，代入到能量计算公式计算出每天总能量的标准值：计算总能量(kcal)＝(实际身高(cm)-105cm)×K，其中K为热量修正系数；对于50岁以上组，为18-49岁的配餐能量乘以修正系数值。

3.根据权利要求1所述的一种降血压的智能营养配餐方法，其特征在于，在所述步骤二中，早餐、午餐、晚餐能量比30％：40％：30％；加餐能量是从上一餐扣除5-10％。

4.一种降血压的智能营养配餐方法，其特征在于，该配餐方法包括：

步骤一：根据使用者年龄，将智能营养配餐系统分为不同年龄组，分别对不同年龄组进行能量摄入的标准值及营养物质标准值的计算；

步骤二：选择饮食时段，并根据每个饮食时段计算每餐配餐能量；

步骤三：根据计算公式计算每餐的碳水化合物、蛋白质、及脂肪的标准重量值，对于早餐的各成分能量比例为：

碳水化合物的标准值为每天配餐总能量×0.6÷4×0.3；

蛋白质的标准值为每天配餐总能量×0.20÷4×0.3；

脂肪的标准值为每天配餐总能量×0.20÷9×0.3；

对于午餐的各成分能量比例为：

碳水化合物的标准值为每天配餐总能量×0.6÷4×0.4；

蛋白质的标准值为每天配餐总能量总能量×0.2÷4×0.4；

脂肪的标准值为每天配餐总能量总能量×0.2÷9×0.4；

对于晚餐的各成分能量比例为：

碳水化合物的标准值为每天配餐总能量×0.6÷4×0.3；

蛋白质的标准值为每天配餐总能量总能量×0.2÷4×0.3；

脂肪的标准值为每天配餐总能量总能量×0.2÷9×0.3；

步骤四，根据专家知识建立框架模型，在营养评价库中对食品类的原料的选择，选择适宜糖尿病人的食材；

第五步，在第四步建立的框架模型基础上，加入偏好，使框架输入模型符合季节性，区域性以及个性偏好；

第六步：依据偏好框架模型对配餐模式进行编码，并根据多目标进化算法求解挖掘最优的符合目标要求的输入模式。