[发明专利]一种基于大数据的共享平台的智能处理方法、系统及可读存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的共享平台的智能处理方法，其特征在于，包括：

通过大数据分析获取用户喜好信息，生成原始数据库，并建立预设模型；

分析预设模型，自动生成处理方式，得到处理信息，

通过图像识别食材种类，生成对应的冷藏方式，得到冷藏信息；

将冷藏信息与预设信息进行比较，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设的偏差率阈值；

若大于，则自动获取修正信息，根据修正信息对处理信息进行反向修正，得到结果信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享平台的智能处理方法，其特征在于：

在冷藏空间的不同区域内设置第一标记点与第二标记点，第一标记点监测追踪对应区域内的第一冷藏温度信息，第二标记点监测追踪对应区域内的第二冷藏温度信息；

比较第一冷藏温度信息与第二冷藏温度信息，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设偏差率阈值；

若大于，则进行第一冷藏温度信息与第二冷藏温度信息的调整。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享平台的智能处理方法，其特征在于：

所述预设模型包括卷积神经网络模型，具体为：

通过大数据分析获取用户人群属性，通过云计算得到用户数据；

将用户数据输入卷积神经网络模型，通过大数据训练卷积神经网络模型，得到反馈信号，获取反馈信息；

根据反馈信息制定冷藏处理方式。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享平台的智能处理方法，其特征在于：用户人群属性信息包括用户喜好、用户体重信息、用户禁忌信息或用户性别信息中的一种或两种以上的组合。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享平台的智能处理方法，其特征在于：根据修正信息对处理信息进行反向修正，得到结果信息；还包括：

将预设区域划分为N个不同的子区域；

计算每个子区域的食材种类和配比特征，得到特征值；

比较每个不同的子区域的特征值差别率；

将小于特征值差别率阈值的子区域归于同类别区域；

获取同类别区域的原始数据库信息，

根据原始数据库信息计算修正参数；

根据修正参数反馈优化结果信息。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享平台的智能处理方法，其特征在于：获取共享平台当前工作状态参数，并生成原始状态数据；

将原始状态数据通过远程服务器传输至数据库，并进行分析统计，形成统计表格；

获取共享平台实时工作状态参数，并生成实时状态数据；

将实时状态数据与原始状态数据进行比较，得到偏差率；

判断偏差率是否大于预设的偏差率阈值；

若大于，则进行共享平台工作状态参数的调整。

7.一种基于大数据的共享平台的智能处理系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于大数据的共享平台的智能处理方法程序，所述基于大数据的共享平台的智能处理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

通过大数据分析获取用户喜好信息，生成原始数据库，并建立预设模型；

分析预设模型，自动生成处理方式，得到处理信息，

通过图像识别食材种类，生成对应的冷藏方式，得到冷藏信息；

将冷藏信息与预设信息进行比较，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设的偏差率阈值；

若大于，则自动获取修正信息，根据修正信息对处理信息进行反向修正，得到结果信息。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的共享平台的智能处理系统，其特征在于：在冷藏空间的不同区域内设置第一标记点与第二标记点，第一标记点监测追踪对应区域内的第一冷藏温度信息，第二标记点监测追踪对应区域内的第二冷藏温度信息；

比较第一冷藏温度信息与第二冷藏温度信息，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设偏差率阈值；

若大于，则进行第一冷藏温度信息与第二冷藏温度信息的调整。