本技術涉及數(shù)據(jù)處理的，尤其是涉及基于ai的健康飲食營養(yǎng)管理方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、行業(yè)概況：隨著社會經濟的發(fā)展和人們生活水平的提高，健康飲食越來越受到人們的重視。飲食不僅僅是為了滿足基本的生存需求，更是為了維護和促進健康。現(xiàn)代科技的發(fā)展，特別是人工智能的應用，使得個性化的健康飲食營養(yǎng)管理成為可能。

2、相關技術手段中，通過營養(yǎng)師建議和用戶自我記錄的方式進行健康飲食管理。這些方法通常包括記錄每日攝入的食物和熱量，進行基本的營養(yǎng)分析，以及根據(jù)個人的健康狀況和目標給出建議。這樣的方式在一定程度上幫助用戶了解自己的飲食習慣，并做出相應的調整，從而實現(xiàn)健康管理的目標。

3、針對上述技術方案，雖然通過營養(yǎng)師的建議和用戶自我記錄可以實現(xiàn)健康飲食管理，但在數(shù)據(jù)準確性和實時性方面，傳統(tǒng)方法依賴于用戶的自覺性和準確記錄，存在靈活差的問題。因此，利用ai技術對健康飲食進行更為精確的管理成為一種迫切需求。

技術實現(xiàn)思路

1、為了改善傳統(tǒng)方法依賴于用戶的自覺性和準確記錄，在數(shù)據(jù)準確性和實時性方面存在不足的問題，本技術提供基于ai的健康飲食營養(yǎng)管理方法及系統(tǒng)。

2、本發(fā)明提供了一種基于ai的健康飲食營養(yǎng)管理方法，包括：收集用戶的基本健康數(shù)據(jù)，利用預設的神經網絡模型對所述基本健康數(shù)據(jù)進行分析，得到用戶的基礎代謝率和每日所需熱量；將所述基礎代謝率和所述每日所需熱量與預設的營養(yǎng)數(shù)據(jù)庫中的飲食數(shù)據(jù)進行匹配，得到若干項推薦飲食方案，對所述基礎代謝率進行健康評估，得到營養(yǎng)配比建議，將所述營養(yǎng)配比建議與所述每日所需熱量進行配比，得到日常膳食建議；利用所述日常膳食建議對所有的所述推薦飲食方案進行篩選，得到初始飲食建議，基于用戶當前時段的血糖水平、血壓水平和心率水平，對所述初始飲食建議進行實時調整，得到目標飲食建議。

3、作為優(yōu)選方案，所述收集用戶的基本健康數(shù)據(jù)，利用預設的神經網絡模型對所述基本健康數(shù)據(jù)進行分析，得到用戶的基礎代謝率和每日所需熱量的步驟，包括：采用傳感設備獲取用戶的體重、身高、年齡及性別數(shù)據(jù)，并收集用戶的飲食習慣、睡眠質量及運動頻率，得到基本健康數(shù)據(jù)；利用多層卷積神經網絡對所述基本健康數(shù)據(jù)進行特征提取，得到用戶的健康特征向量，將所述健康特征向量輸入到預設的神經網絡模型中進行多層感知器運算，得到用戶的基礎代謝率和每日所需熱量。

4、作為優(yōu)選方案，所述將所述基礎代謝率和所述每日所需熱量與預設的營養(yǎng)數(shù)據(jù)庫中的飲食數(shù)據(jù)進行匹配，得到若干項推薦飲食方案的步驟，包括：將所述基礎代謝率和所述每日所需熱量數(shù)據(jù)輸入預設的匹配模型中，在所述匹配模型中，利用多目標優(yōu)化算法將所述基礎代謝率和所述每日所需熱量數(shù)據(jù)與預設的營養(yǎng)數(shù)據(jù)庫中的食材營養(yǎng)成分和卡路里數(shù)據(jù)進行智能匹配，得到匹配結果；通過多層次篩選算法篩選出所述營養(yǎng)數(shù)據(jù)庫中與所述匹配結果匹配的食材組合，得到若干項推薦飲食方案。

5、作為優(yōu)選方案，所述對所述基礎代謝率進行健康評估，得到營養(yǎng)配比建議，將所述營養(yǎng)配比建議與所述每日所需熱量進行配比，得到日常膳食建議的步驟，包括：將所述基礎代謝率與年齡、性別、體重的標準數(shù)據(jù)進行比較和健康風險評估，得到代謝健康狀況、能量需求調整指數(shù)及能量消耗水平，根據(jù)所述代謝健康狀況評估用戶的營養(yǎng)不良風險，得到營養(yǎng)風險評分；應用所述能量需求調整指數(shù)評估用戶對各類營養(yǎng)素的需求比例，得到蛋白質需求比例、脂肪需求比例及碳水化合物需求比例；將所述蛋白質需求比例與所述能量消耗水平進行比較，得到用戶的高能食物需求水平；將所述脂肪需求比例與所述營養(yǎng)風險評分進行比較，得到用戶的健康脂肪需求建議；將所述碳水化合物需求比例與所述高能食物需求水平進行比較，得到營養(yǎng)配比建議；將所述健康脂肪需求建議、所述營養(yǎng)配比建議與所述每日所需熱量進行配比，得到日常膳食建議。

6、作為優(yōu)選方案，所述將所述健康脂肪需求建議、所述營養(yǎng)配比建議與所述每日所需熱量進行配比，得到日常膳食建議的步驟，包括：通過預設的決策樹模型對所述健康脂肪需求建議和所述營養(yǎng)配比建議進行具體化和個性化分析，得到個性化營養(yǎng)建議和標準化營養(yǎng)建議，將所述個性化營養(yǎng)建議、所述標準化營養(yǎng)建議與所述每日所需熱量進行優(yōu)化配比，得到日常膳食建議；其中，將所述個性化營養(yǎng)建議為個人生理需求的營養(yǎng)方案；將所述標準化營養(yǎng)建議為滿足一般人群營養(yǎng)需求的方案。

7、作為優(yōu)選方案，所述利用所述日常膳食建議對所有的所述推薦飲食方案進行篩選，得到初始飲食建議，基于用戶當前時段的血糖水平、血壓水平和心率水平，對所述初始飲食建議進行實時調整，得到目標飲食建議的步驟，包括：通過所述日常膳食建議分析用戶的營養(yǎng)缺陷和過剩的問題，對所有的所述推薦飲食方案進行篩選，得到初始飲食建議，將所述初始飲食建議與用戶的實際飲食習慣對比，得到飲食調整初稿；獲取用戶當前時段的血糖水平、血壓水平和心率水平，通過實時健康監(jiān)測系統(tǒng)對所述血糖水平、所述血壓水平和所述心率水平進行實時分析，得到血糖穩(wěn)定指數(shù)、血壓調節(jié)需求和心率變異性指標；將所述血糖穩(wěn)定指數(shù)與所述飲食調整初稿中的糖類攝入建議進行對比調整，得到糖類攝入優(yōu)化方案；將所述血壓調節(jié)需求與所述飲食調整初稿中的鈉鹽攝入建議進行對比調整，得到鹽分攝入優(yōu)化方案；將所述心率變異性指標與所述飲食調整初稿中的脂肪和蛋白質攝入進行對比調整，得到脂肪優(yōu)化攝入比例和蛋白質優(yōu)化攝入比例；綜合所述糖類攝入優(yōu)化方案、鹽分攝入優(yōu)化方案、脂肪優(yōu)化攝入比例以及蛋白質優(yōu)化攝入比例，得到目標飲食建議。

8、作為優(yōu)選方案，所述通過所述日常膳食建議分析用戶的營養(yǎng)缺陷和過剩的問題，對所有的所述推薦飲食方案進行篩選，得到初始飲食建議，將所述初始飲食建議與用戶的實際飲食習慣對比，得到飲食調整初稿的步驟，包括：通過dietary reference intakes計算器對所述日常膳食建議進行全面評估，得到膳食平衡評價和營養(yǎng)不足評估，應用usda食品數(shù)據(jù)庫對所述膳食平衡評價進行進一步的營養(yǎng)調整，得到調整后的飲食建議和營養(yǎng)補充建議，利用線性規(guī)劃算法對所述調整后的飲食建議中的脂肪攝入量與所述營養(yǎng)不足評估進行配補，得到脂肪攝入建議；通過模擬退火算法對所述脂肪攝入建議與所述營養(yǎng)補充建議進行整合，得到綜合營養(yǎng)建議和優(yōu)化的飲食調整方案，應用academy of nutrition anddietetics的營養(yǎng)療程標準對所述綜合營養(yǎng)建議進行實際飲食調整，得到調整后的日常膳食計劃；利用所述調整后的日常膳食計劃和所述優(yōu)化的飲食調整方案對所述推薦飲食方案進行篩選，得到初始飲食建議；通過食物攝取頻率問卷獲取用戶的實際飲食習慣，通過多變量回歸分析對所述用戶的實際飲食習慣進行全面分析，得到實際飲食偏好評估，將所述初始飲食建議與所述實際飲食偏好評估進行對比分析，得到飲食調整初稿。

9、本技術還提供了一種基于ai的健康飲食營養(yǎng)管理系統(tǒng)，包括：收集單元，用于收集用戶的基本健康數(shù)據(jù)，利用預設的神經網絡模型對所述基本健康數(shù)據(jù)進行分析，得到用戶的基礎代謝率和每日所需熱量；匹配單元，用于將所述基礎代謝率和所述每日所需熱量與預設的營養(yǎng)數(shù)據(jù)庫中的飲食數(shù)據(jù)進行匹配，得到若干項推薦飲食方案，對所述基礎代謝率進行健康評估，得到營養(yǎng)配比建議，將所述營養(yǎng)配比建議與所述每日所需熱量進行配比，得到日常膳食建議；篩選單元，用于利用所述日常膳食建議對所有的所述推薦飲食方案進行篩選，得到初始飲食建議，基于用戶當前時段的血糖水平、血壓水平和心率水平，對所述初始飲食建議進行實時調整，得到目標飲食建議。

10、與現(xiàn)有技術相比，本技術具有以下有益效果：實時性好、數(shù)據(jù)準確性高。通過收集用戶的基本健康數(shù)據(jù)，利用預設的神經網絡模型對這些數(shù)據(jù)進行分析，可以準確得到用戶的基礎代謝率和每日所需熱量，并生成與之匹配的推薦飲食方案；再通過健康評估后得出的營養(yǎng)配比建議，結合每日所需熱量，生成詳細的日常膳食建議，最后通過實時監(jiān)測用戶的血糖水平、血壓水平和心率水平，對日常膳食建議進行調整，以適應用戶當前的健康狀況，確保用戶的膳食始終符合其實際健康需求，極大地提高了健康管理的精度和有效性，改善傳統(tǒng)方法依賴于用戶的自覺性和準確記錄，在數(shù)據(jù)準確性和實時性方面存在不足的問題。

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