[发明专利]一种基于个人体检信息的营养饮食推荐方法在审
| 申请号： | 201711318593.6 | 申请日： | 2017-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN108198603A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 刘昱;李源;汪奇;蒋淮;杨俊东 | 申请（专利权）人： | 昆明亿尚科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H20/60 | 分类号： | G16H20/60;G16H10/60 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 650000 云南省*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于个人体检信息的营养饮食推荐方法，步骤(1)、获得用户的健康信息；步骤(2)、获取用户的体检信息，步骤(3)：将提供的体检信息中的所患疾病状况和预先所建立的疾病信息数据库进行匹配，统计用户所患疾病的宜忌；步骤(4)：基于机器学习和深度学习构建用户的饮食模型；步骤(5)、根据用户的饮食推荐模型的处理结果向用户推荐营养饮食信息(文字、图表和食谱)。本发明充分考虑了用户的身体健康状况和疾病状况，有针对性的向用户推荐适合自身体质的营养饮食，从而改善用户的身体状况，使用户的身体保持良好的状态，适用于所有人群使用。 | ||
| 搜索关键词： | 体检信息 营养饮食 疾病状况 用户推荐 身体健康状况 饮食 基于机器 疾病信息 健康信息 身体状况 食谱 构建 匹配 数据库 体质 学习 疾病 人群 统计 | ||
【主权项】：
1.一种基于个人体检信息的营养饮食推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤(1)、获取用户的健康信息，至少包括用户的身高、体重、过敏源和食物禁忌；步骤(2)、获取用户的体检信息；步骤(3)、将提供的体检信息中的所患疾病状况和预先所建立的疾病信息数据库进行匹配，统计用户所患疾病的宜忌；步骤(4)、基于机器学习和深度学习构建用户的饮食模型；将步骤(1)‑步骤(3)收集的这些数据分为两部分，一部分作为训练集，将训练集中的健康信息和体检信息作为模型的输入，将所对应的推荐饮食信息作为输出，定义好模型的激活函数和层数，经过不断地学习和训练，得到饮食推荐模型的权重；另外一部分作为测试集，用来验证饮食推荐模型的准确度；之后，经过细节地调整和优化，从而建立饮食推荐模型；此后，将用户的健康信息和体检信息输入饮食推荐模型进行处理；步骤(5)、根据用户的饮食推荐模型的处理结果向用户推荐营养饮食信息。
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