【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理的，尤其是涉及基于ai的健康饮食营养管理方法及系统。
技术介绍
1、行业概况：随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，健康饮食越来越受到人们的重视。饮食不仅仅是为了满足基本的生存需求，更是为了维护和促进健康。现代科技的发展，特别是人工智能的应用，使得个性化的健康饮食营养管理成为可能。
2、相关技术手段中，通过营养师建议和用户自我记录的方式进行健康饮食管理。这些方法通常包括记录每日摄入的食物和热量，进行基本的营养分析，以及根据个人的健康状况和目标给出建议。这样的方式在一定程度上帮助用户了解自己的饮食习惯，并做出相应的调整，从而实现健康管理的目标。
3、针对上述技术方案，虽然通过营养师的建议和用户自我记录可以实现健康饮食管理，但在数据准确性和实时性方面，传统方法依赖于用户的自觉性和准确记录，存在灵活差的问题。因此，利用ai技术对健康饮食进行更为精确的管理成为一种迫切需求。
技术实现思路
1、为了改善传统方法依赖于用户的自觉性和准确记录，在数据准确性和实时性方面存在不足的问题，本申请提供基于ai的健康饮食营养管理方法及系统。
2、本专利技术提供了一种基于ai的健康饮食营养管理方法，包括：收集用户的基本健康数据，利用预设的神经网络模型对所述基本健康数据进行分析，得到用户的基础代谢率和每日所需热量；将所述基础代谢率和所述每日所需热量与预设的营养数据库中的饮食数据进行匹配，得到若干项推荐饮食方案，对所述基础代谢率进行健康评估，得到营养配比建
3、作为优选方案，所述收集用户的基本健康数据，利用预设的神经网络模型对所述基本健康数据进行分析，得到用户的基础代谢率和每日所需热量的步骤，包括：采用传感设备获取用户的体重、身高、年龄及性别数据，并收集用户的饮食习惯、睡眠质量及运动频率，得到基本健康数据；利用多层卷积神经网络对所述基本健康数据进行特征提取，得到用户的健康特征向量，将所述健康特征向量输入到预设的神经网络模型中进行多层感知器运算，得到用户的基础代谢率和每日所需热量。
4、作为优选方案，所述将所述基础代谢率和所述每日所需热量与预设的营养数据库中的饮食数据进行匹配，得到若干项推荐饮食方案的步骤，包括：将所述基础代谢率和所述每日所需热量数据输入预设的匹配模型中，在所述匹配模型中，利用多目标优化算法将所述基础代谢率和所述每日所需热量数据与预设的营养数据库中的食材营养成分和卡路里数据进行智能匹配，得到匹配结果；通过多层次筛选算法筛选出所述营养数据库中与所述匹配结果匹配的食材组合，得到若干项推荐饮食方案。
5、作为优选方案，所述对所述基础代谢率进行健康评估，得到营养配比建议，将所述营养配比建议与所述每日所需热量进行配比，得到日常膳食建议的步骤，包括：将所述基础代谢率与年龄、性别、体重的标准数据进行比较和健康风险评估，得到代谢健康状况、能量需求调整指数及能量消耗水平，根据所述代谢健康状况评估用户的营养不良风险，得到营养风险评分；应用所述能量需求调整指数评估用户对各类营养素的需求比例，得到蛋白质需求比例、脂肪需求比例及碳水化合物需求比例；将所述蛋白质需求比例与所述能量消耗水平进行比较，得到用户的高能食物需求水平；将所述脂肪需求比例与所述营养风险评分进行比较，得到用户的健康脂肪需求建议；将所述碳水化合物需求比例与所述高能食物需求水平进行比较，得到营养配比建议；将所述健康脂肪需求建议、所述营养配比建议与所述每日所需热量进行配比，得到日常膳食建议。
6、作为优选方案，所述将所述健康脂肪需求建议、所述营养配比建议与所述每日所需热量进行配比，得到日常膳食建议的步骤，包括：通过预设的决策树模型对所述健康脂肪需求建议和所述营养配比建议进行具体化和个性化分析，得到个性化营养建议和标准化营养建议，将所述个性化营养建议、所述标准化营养建议与所述每日所需热量进行优化配比，得到日常膳食建议；其中，将所述个性化营养建议为个人生理需求的营养方案；将所述标准化营养建议为满足一般人群营养需求的方案。
7、作为优选方案，所述利用所述日常膳食建议对所有的所述推荐饮食方案进行筛选，得到初始饮食建议，基于用户当前时段的血糖水平、血压水平和心率水平，对所述初始饮食建议进行实时调整，得到目标饮食建议的步骤，包括：通过所述日常膳食建议分析用户的营养缺陷和过剩的问题，对所有的所述推荐饮食方案进行筛选，得到初始饮食建议，将所述初始饮食建议与用户的实际饮食习惯对比，得到饮食调整初稿；获取用户当前时段的血糖水平、血压水平和心率水平，通过实时健康监测系统对所述血糖水平、所述血压水平和所述心率水平进行实时分析，得到血糖稳定指数、血压调节需求和心率变异性指标；将所述血糖稳定指数与所述饮食调整初稿中的糖类摄入建议进行对比调整，得到糖类摄入优化方案；将所述血压调节需求与所述饮食调整初稿中的钠盐摄入建议进行对比调整，得到盐分摄入优化方案；将所述心率变异性指标与所述饮食调整初稿中的脂肪和蛋白质摄入进行对比调整，得到脂肪优化摄入比例和蛋白质优化摄入比例；综合所述糖类摄入优化方案、盐分摄入优化方案、脂肪优化摄入比例以及蛋白质优化摄入比例，得到目标饮食建议。
8、作为优选方案，所述通过所述日常膳食建议分析用户的营养缺陷和过剩的问题，对所有的所述推荐饮食方案进行筛选，得到初始饮食建议，将所述初始饮食建议与用户的实际饮食习惯对比，得到饮食调整初稿的步骤，包括：通过dietary reference intakes计算器对所述日常膳食建议进行全面评估，得到膳食平衡评价和营养不足评估，应用usda食品数据库对所述膳食平衡评价进行进一步的营养调整，得到调整后的饮食建议和营养补充建议，利用线性规划算法对所述调整后的饮食建议中的脂肪摄入量与所述营养不足评估进行配补，得到脂肪摄入建议；通过模拟退火算法对所述脂肪摄入建议与所述营养补充建议进行整合，得到综合营养建议和优化的饮食调整方案，应用academy of nutrition anddietetics的营养疗程标准对所述综合营养建议进行实际饮食调整，得到调整后的日常膳食计划；利用所述调整后的日常膳食计划和所述优化的饮食调整方案对所述推荐饮食方案进行筛选，得到初始饮食建议；通过食物摄取频率问卷获取用户的实际饮食习惯，通过多变量回归分析对所述用户的实际饮食习惯进行全面分析，得到实际饮食偏好评估，将所述初始饮食建议与所述实际饮食偏好评估进行对比分析，得到饮食调整初稿。
9、本申请还提供了一种基于ai的健康饮食营养管理系统，包括：收集单元，用于收集用户的基本健康数据，利用预设的神经网络模型对所述基本健康数据进行分析，得到用户的基础代谢率和每日所需热量；匹配单元，用于将所述基础代谢率和所述每日所需热量与预设的营养数据库中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI的健康饮食营养管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI的健康饮食营养管理方法，其特征在于，所述收集用户的基本健康数据，利用预设的神经网络模型对所述基本健康数据进行分析，得到用户的基础代谢率和每日所需热量的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的基于AI的健康饮食营养管理方法，其特征在于，所述将所述基础代谢率和所述每日所需热量与预设的营养数据库中的饮食数据进行匹配，得到若干项推荐饮食方案的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的基于AI的健康饮食营养管理方法，其特征在于，所述对所述基础代谢率进行健康评估，得到营养配比建议，将所述营养配比建议与所述每日所需热量进行配比，得到日常膳食建议的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的基于AI的健康饮食营养管理方法，其特征在于，所述将所述健康脂肪需求建议、所述营养配比建议与所述每日所需热量进行配比，得到日常膳食建议的步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的基于AI的健康饮食营养管理方法，其特征在于，所述利用所述日常膳食建议对所有的所述推荐饮食方案进行筛选
7.根据权利要求6所述的基于AI的健康饮食营养管理方法，其特征在于，所述通过所述日常膳食建议分析用户的营养缺陷和过剩的问题，对所有的所述推荐饮食方案进行筛选，得到初始饮食建议，将所述初始饮食建议与用户的实际饮食习惯对比，得到饮食调整初稿的步骤，包括：
8.一种基于AI的健康饮食营养管理系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai的健康饮食营养管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai的健康饮食营养管理方法，其特征在于，所述收集用户的基本健康数据，利用预设的神经网络模型对所述基本健康数据进行分析，得到用户的基础代谢率和每日所需热量的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的基于ai的健康饮食营养管理方法，其特征在于，所述将所述基础代谢率和所述每日所需热量与预设的营养数据库中的饮食数据进行匹配，得到若干项推荐饮食方案的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的基于ai的健康饮食营养管理方法，其特征在于，所述对所述基础代谢率进行健康评估，得到营养配比建议，将所述营养配比建议与所述每日所需热量进行配比，得到日常膳食建议的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的基于ai的健康饮食营...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗红艳，曾志成，刘琴，
申请(专利权)人：深圳鸿博智成科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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