智能营养配餐系统及其核心算法的研究
发布时间：2022-10-05 15:14
当今时代,营养及饮食类的电视节目、讲座越来越受到大众的青睐,这充分体现了人们日益注重自己的身体健康。寻常百姓很难获得由营养学家为自己“量身定制”的配餐方案,于是,借助计算机技术实现的营养配餐系统应运而生。目前,市场上已出现许多营养配餐软件,其中大部分需要用户从海量的食物集合中自主选定各用餐时段想要吃的食物,或者由系统通过分析用户的膳食喜好,推荐食物组合,然后再由该软件系统对其营养成分进行分析,进而给出营养建议。这种模式虽然可以在很大程度上满足个人的膳食喜好,但由于过度注重用户主观的饮食意愿,而忽略了膳食种类的丰富与均衡性,以及食物相克等细节;另一方面,繁杂的营养学数据给营养计算模型带来了很多局限性,很难保证配餐结果的质量。本文首先介绍了营养配餐系统的研究现状,其中包括常见数据挖掘技术在营养配餐领域中的应用,然后分析了目前营养配餐系统普遍存在的不足。为了解决上述不足,本文根据中国居民体质、食品营养成分等数据的特点,采用数据挖掘技术思想,提出了新型的智能营养配餐系统设计方案,不但详细阐述了各功能模块中核心算法的设计与实现,还通过实验优化模型与相关参数,以不断提高配餐结果的科学性,最终实现了...
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题背景及研究意义
1.2 营养配餐系统的研究现状
1.2.1 国内研究现状
1.2.2 国外研究现状
1.3 本课题研究内容
1.4 论文的组织结构
第2章 营养配餐系统的理论与技术分析
2.1 营养与营养配餐的定义
2.2 营养配餐相关数据
2.3 现有营养配餐系统的不足
2.4 本课题相关技术介绍
2.4.1 随机抽样技术
2.4.2 多元线性回归模型及其求解方案
2.4.3 反馈机制
2.5 本章小结
第3章 智能营养配餐系统的总体设计
3.1 系统总体设计与模块划分
3.2 食物个性化选取的设计
3.3 配平营养素的设计
3.4 反馈调节的设计
3.5 本章小结
第4章 加权随机抽样算法的设计
4.1 数据库设计
4.2 算法设计
4.3 算法实现
4.4 本章小结
第5章 多元线性回归模型与优化算法的设计
5.1 数据库设计
5.2 算法设计
5.3 算法实现
5.4 本章小结
第6章 反馈机制的设计
6.1 反馈处理流程的分析
6.2 反馈机制的具体实现
6.3 本章小结
第7章 智能营养配餐系统的演示
7.1 实验1结果及分析
7.2 实验2结果及分析
7.3 与现有营养配餐系统的结果对比
7.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于劳动工资均衡分布的随机抽样技术应用[J]. 贾小波,张国强,邹静. 经济研究导刊. 2013(03)
[2]Hadoop平台的海量数据并行随机抽样[J]. 宛婉,周国祥. 计算机工程与应用. 2014(20)
[3]一种改进的加权随机抽样算法[J]. 刘畅,唐达. 软件. 2011(01)
[4]基于营养评价算法配餐系统的研究[J]. 娄鹏宇,张敬普. 科技风. 2010(18)
[5]基于互联网的营养评估与配餐系统[J]. 魏皎,陆遥,陈丽果. 电脑与电信. 2009(09)
[6]膳食营养配餐系统的研究[J]. 冯剑,曹琳. 黑龙江科技信息. 2008(23)
[7]基于遗传算法的抗震钢框架多目标优化设计[J]. 黄冀卓,王湛. 力学学报. 2007(03)
[8]儿童营养膳食决策支持系统的研究与开发[J]. 吴建军,王高平,甄彤. 河南工业大学学报(自然科学版). 2007(01)
[9]论人体必需微量元素与人类保健[J]. 徐常龙,陈义凡,曹世全,陈义平. 高等函授学报(自然科学版). 2006(02)
[10]必需微量元素的生理功能[J]. 夏敏. 微量元素与健康研究. 2003(03)
硕士论文
[1]数据挖掘技术在营养配餐系统中的应用研究[D]. 张云渡.北京工业大学 2014
[2]数据挖掘算法及其应用研究[D]. 黄雯.南京邮电大学 2013
[3]营养评价与膳食智能决策支持系统设计研究[D]. 冯杨.河南工业大学 2011
[4]基于遗传算法的数据挖掘方法研究[D]. 安娜.西安科技大学 2010
[5]基于微遗传算法的多目标药物提取条件优化分析[D]. 李飞莹.山西医科大学 2010
[6]遗传算法的研究与应用[D]. 王银年.江南大学 2009
[7]多目标优化的粒子群算法及其应用研究[D]. 陈绍新.大连理工大学 2007
[8]基于本体的个性化营养推荐系统[D]. 刘浩.天津大学 2007
[9]基于正反馈机制的遗传算法求解专家分配问题[D]. 任超.河北工业大学 2006
本文编号：3686014
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题背景及研究意义
1.2 营养配餐系统的研究现状
1.2.1 国内研究现状
1.2.2 国外研究现状
1.3 本课题研究内容
1.4 论文的组织结构
第2章 营养配餐系统的理论与技术分析
2.1 营养与营养配餐的定义
2.2 营养配餐相关数据
2.3 现有营养配餐系统的不足
2.4 本课题相关技术介绍
2.4.1 随机抽样技术
2.4.2 多元线性回归模型及其求解方案
2.4.3 反馈机制
2.5 本章小结
第3章 智能营养配餐系统的总体设计
3.1 系统总体设计与模块划分
3.2 食物个性化选取的设计
3.3 配平营养素的设计
3.4 反馈调节的设计
3.5 本章小结
第4章 加权随机抽样算法的设计
4.1 数据库设计
4.2 算法设计
4.3 算法实现
4.4 本章小结
第5章 多元线性回归模型与优化算法的设计
5.1 数据库设计
5.2 算法设计
5.3 算法实现
5.4 本章小结
第6章 反馈机制的设计
6.1 反馈处理流程的分析
6.2 反馈机制的具体实现
6.3 本章小结
第7章 智能营养配餐系统的演示
7.1 实验1结果及分析
7.2 实验2结果及分析
7.3 与现有营养配餐系统的结果对比
7.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于劳动工资均衡分布的随机抽样技术应用[J]. 贾小波,张国强,邹静. 经济研究导刊. 2013(03)
[2]Hadoop平台的海量数据并行随机抽样[J]. 宛婉,周国祥. 计算机工程与应用. 2014(20)
[3]一种改进的加权随机抽样算法[J]. 刘畅,唐达. 软件. 2011(01)
[4]基于营养评价算法配餐系统的研究[J]. 娄鹏宇,张敬普. 科技风. 2010(18)
[5]基于互联网的营养评估与配餐系统[J]. 魏皎,陆遥,陈丽果. 电脑与电信. 2009(09)
[6]膳食营养配餐系统的研究[J]. 冯剑,曹琳. 黑龙江科技信息. 2008(23)
[7]基于遗传算法的抗震钢框架多目标优化设计[J]. 黄冀卓,王湛. 力学学报. 2007(03)
[8]儿童营养膳食决策支持系统的研究与开发[J]. 吴建军,王高平,甄彤. 河南工业大学学报(自然科学版). 2007(01)
[9]论人体必需微量元素与人类保健[J]. 徐常龙,陈义凡,曹世全,陈义平. 高等函授学报(自然科学版). 2006(02)
[10]必需微量元素的生理功能[J]. 夏敏. 微量元素与健康研究. 2003(03)
硕士论文
[1]数据挖掘技术在营养配餐系统中的应用研究[D]. 张云渡.北京工业大学 2014
[2]数据挖掘算法及其应用研究[D]. 黄雯.南京邮电大学 2013
[3]营养评价与膳食智能决策支持系统设计研究[D]. 冯杨.河南工业大学 2011
[4]基于遗传算法的数据挖掘方法研究[D]. 安娜.西安科技大学 2010
[5]基于微遗传算法的多目标药物提取条件优化分析[D]. 李飞莹.山西医科大学 2010
[6]遗传算法的研究与应用[D]. 王银年.江南大学 2009
[7]多目标优化的粒子群算法及其应用研究[D]. 陈绍新.大连理工大学 2007
[8]基于本体的个性化营养推荐系统[D]. 刘浩.天津大学 2007
[9]基于正反馈机制的遗传算法求解专家分配问题[D]. 任超.河北工业大学 2006
本文编号：3686014
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