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中醫體質辨識儀家庭膳食推薦
1.一種基于個體生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，包括收錄單元(1)、存儲單元(2)、計算單元(3)和呈現單元(4)，其特征在于：所述存儲單元(2)存儲的內容包括家庭成員個體的信息、食譜信息和所述計算單元(3)的運算結果，各單元之間的互動包括如下步驟：
1)所述收錄單元(1)接收家庭成員個體的信息，包括成員個體的體質信息Aij、成員個體的特征人群聚類信息Bij、以及成員個體的飲食偏好信息Cij，i是指家庭中第i位個體，j是指第i位個體第j種的類型；
2)所述計算單元(3)根據所述收錄單元(1)接收到的信息、以及所述存儲單元(2)存儲的信息，進行邏輯運算得到家庭膳食推薦食譜集F：
2.1)個體信息映射食譜集合的運算：每一種體質信息Aj映射于食譜集合aj，每一種特征人群Bj映射于食譜集合bj；
2.2)個體食譜綜合推薦的運算：將第i位個體的體質信息Aij映射食譜集合aij、特征人群聚類信息為Bij映射食譜集合bij，合并aij和bij，刪除重復食譜，得到第i位個體的序列食譜集Li，Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，x指家庭中第i個成員個體的序列食譜集Li中指向特定的菜品的序號，Bm(x)表示與x指向的菜品所相應的食譜，1、2、…、m指家庭中第i位成員個體的序列食譜集Li的食譜編號，優先級為B1(x)>B2(x)>…>Bm(x)；終得到每一位成員個體的序列食譜集；
2.3)家庭食譜綜合推薦的運算：對步驟2.2)得到的每一位成員個體的序列食譜集所相應的矩陣[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，以隨機抽取或合并排序的方法生成單次的家庭膳食推薦食譜集F；
3)所述呈現單元(4)接收步驟2)得到的家庭膳食推薦食譜集F呈現。
2.如權利要求1所述的基于個人生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，其特征在于：在步驟2.2)中，將食譜集合aij和食譜集合bij合并刪除重復食譜后，生成第i位個體的食譜集L’i，根據第i位個體飲食偏好信息Cij中的排除標簽和優選標簽來得到所述第i位個體的序列食譜集Li，B1(x),B2(x),…,Bm(x)的優先級根據所述排除標簽和優選標簽得到。
3.如權利要求2所述的基于個人生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，其特征在于：在步驟2.2)中，根據第i位個體飲食偏好信息Cij中的排除標簽，刪除排除標簽對應的食譜；根據第i位個體飲食偏好信息Cij中的優選標簽，將優選標簽對應的食譜提前。
4.如權利要求1所述的基于個人生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，其特征在于：在步驟2.3)中，隨機抽取的方法包括如下步驟：
2.3.1)建立模型FTD-optL＝[L1,L2,…,Li]，FTD-optL表示家庭膳食系統矩陣；
2.3.2)對第i位成員個體的序列食譜集Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T的每一個向量根據優先級的不同分配不同的權重，B1(x)的權重為w、B2(x)的權重為v，…、Bm(x)的權重為z，將相同權重的向量排在一起，并按向量的優先級順序排列后得到一個新的序列：w個B1(x)、v個B2(x)、…、z個Bm(x)；對每一位成員個體的序列食譜集作上述排列；
2.3.3)對第i位成員個體序列食譜集生成一個表示序列號的隨機數rand，則從步驟2.3.2)生成的新序列中抽取隨機數rand對應的向量得到第i位成員個體的優化向量fm(x)；對每一位成員個體的序列食譜集都抽取一個優化向量；
2.3.4)終得到家庭膳食推薦食譜集F＝[f1(x),f2(x),…,fm(x)]T。
5.如權利要求4所述的基于個人生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，其特征在于：在步驟2.3.4)中，利用互斥法分別對家庭膳食推薦食譜集F內的前后兩個向量進行兩兩對比，如果互斥，則刪除排在后面的第二個向量數據、返回步驟2.3.3)重新進行向量篩選。
6.如權利要求1所述的基于個人生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，其特征在于：在步驟2.3)中，合并排序的方法包括合并家庭每一個成員個體的序列食譜集，刪除重復食譜；對于每一個成員個體的序列食譜集，按蛇形循環依次將序列食譜集內的食譜排序，生成終該家庭此次備餐的家庭膳食推薦食譜集F。
7.如權利要求1～6中任一項所述的基于個人生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，其特征在于：所述體質信息Aij為中醫體質信息。
8.如權利要求1～6中任一項所述的基于個人生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，其特征在于：所述特征人群聚類信息Bij包括健康人群、介于患病與未病人群、以及患病人群。
9.如權利要求1～6中任一項所述的基于個人生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，其特征在于：所述飲食偏好信息Cij包括排除標簽和優選標簽，所述排除標簽包括忌口標簽和過敏信息標簽；所述優選標簽包括菜系、外域美食和偏食習慣。
說明書
一種基于個體生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦
技術領域
本發明涉及醫療飲食技術領域，尤其是一種基于個體生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦。
背景技術
隨著人們生活水平的提高、物質上的極大豐富，人們對于自身健康的關注度與日俱增。健康的生活需要從監看的飲食開始，例如，對于患者，應當遵循醫生的建議，嚴禁吃禁忌食物，而對于成長時期的青少年，則需要通過食用含有豐富維他命、礦物質與膳食纖維的食物，促進身體發育并提高人體免疫能力。
隨著科技的發展，目前已有了一些裝置，可以根據用戶身體的生理參數或身體狀況等進行相應的飲食推薦。如申請號為201410148119.3的中國專利公開的一種飲食推薦方法，獲取用戶的身體狀況信息，以及食物庫存信息，然后根據用戶的身體狀況與對應的食材之間的對應關系，生成與用戶的身體狀況相適應的飲食推薦信息，并向用戶推薦飲食推薦信息；又如申請號為201510839951.2的中國專利公開的一種基于用戶狀況的個性化營養飲食譜推薦方法，包括獲取用戶輸入的個人信息、身體狀況、飲食需求和飲食意愿，計算出本次營養飲食譜中可食用的熱量數值和所需的各種影響物質數值，分析得出用戶各種營養物質缺乏或過量的概率，計算生成對應個人飲食偏好性的個性化營養飲食譜。
然而，首先，菜肴的影響并不是簡單的幾種食材累加，在烹飪過程中會產生一定的損耗或者新的營養素的生成等；其次，各類食材日均攝入推薦值是一個針對大眾人群在一個相對長時間的飲食推薦值，而并非某一日某一特定個人的標準攝入值；此外，無法獲得準確的計算結果，這是因為用戶每日的飲食基本不可能全部由推薦的飲食所得，每日都可能攝入零食、飲料等，很難統計全，并且每一種食材本身的營養素在不同的食材個體中存在差異，日積月累產生偏差值會很大，而且中餐的烹飪環節也會導致偏差更大；后，上述的飲食推薦方法僅限于個人，不適合目前的國情下通常以家庭為單位的飲食環境。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是針對上述現有技術存在的問題，提供一種減少偏差、提高針對性的基于個體生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦。
本發明解決上述技術問題所采用的技術方案為：一種基于個體生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，包括收錄單元、存儲單元、計算單元和呈現單元，其特征在于：所述存儲單元存儲的內容包括家庭成員個體的信息、食譜信息和所述計算單元的運算結果，各單元之間的互動包括如下步驟：
1)所述收錄單元接收家庭成員個體的信息，包括成員個體的體質信息Aij、成員個體的特征人群聚類信息Bij、以及成員個體的飲食偏好信息Cij，i是指家庭中第i位個體，j是指第i位個體第j種的類型；
2)所述計算單元根據所述收錄單元接收到的信息、以及所述存儲單元存儲的信息，進行邏輯運算得到家庭膳食推薦食譜集F：
2.1)個體信息映射食譜集合的運算：每一種體質信息Aj映射于食譜集合aj，每一種特征人群Bj映射于食譜集合bj；
2.2)個體食譜綜合推薦的運算：將第i位個體的體質信息Aij映射食譜集合aij、特征人群聚類信息為Bij映射食譜集合bij，合并aij和bij，刪除重復食譜，得到第i位個體的序列食譜集Li，Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，x指家庭中第i個成員個體的序列食譜集Li中指向特定的菜品的序號，Bm(x)表示與x指向的菜品所相應的食譜，1、2、…、m指家庭中第i位成員個體的序列食譜集Li的食譜編號，優先級為B1(x)>B2(x)>…>Bm(x)；終得到每一位成員個體的序列食譜集；
2.3)家庭食譜綜合推薦的運算：對步驟2.2)得到的每一位成員個體的序列食譜集所相應的矩陣[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，以隨機抽取或合并排序的方法生成單次的家庭膳食推薦食譜集F；
3)所述呈現單元接收步驟2)得到的家庭膳食推薦食譜集F呈現。
根據本發明優選的，為得到以優先級順序排列的向量集，優先級調度算法為，在步驟2.2)中，將食譜集合aij和食譜集合bij合并刪除重復食譜后，生成第i位個體的食譜集L’i，根據第i位個體飲食偏好信息Cij中的排除標簽和優選標簽來得到所述第i位個體的序列食譜集Li，B1(x),B2(x),…,Bm(x)的優先級根據所述排除標簽和優選標簽得到。
根據本發明優選的，在步驟2.2)中，根據第i位個體飲食偏好信息Cij中的排除標簽，刪除排除標簽對應的食譜；根據第i位個體飲食偏好信息Cij中的優選標簽，將優選標簽對應的食譜提前。
根據本發明優選的，在步驟2.3)中，隨機抽取的方法包括如下步驟：
2.3.1)建立模型FTD-optL＝[L1,L2,…,Li]，FTD-optL表示家庭膳食系統矩陣；
2.3.2)對第i位成員個體的序列食譜集Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T的每一個向量根據優先級的不同分配不同的權重，B1(x)的權重為w、B2(x)的權重為v，…、Bm(x)的權重為z，將相同權重的向量排在一起，并按向量的優先級順序排列后得到一個新的序列：w個B1(x)、v個B2(x)、…、z個Bm(x)；對每一位成員個體的序列食譜集作上述排列；
2.3.3)對第i位成員個體序列食譜集生成一個表示序列號的隨機數rand，則從步驟2.3.2)生成的新序列中抽取隨機數rand對應的向量得到第i位成員個體的優化向量fm(x)；對每一位成員個體的序列食譜集都抽取一個優化向量；
2.3.4)終得到家庭膳食推薦食譜集F＝[f1(x),f2(x),…,fm(x)]T。
為使得家庭推薦食譜集更為完善，在步驟2.3.4)中，利用互斥法分別對家庭推薦食譜集F內的前后兩個向量進行兩兩對比，如果互斥，則刪除排在后面的第二個向量數據、返回步驟2.3.3)重新進行向量篩選。
根據本發明優選的，在步驟2.3)中，合并排序的方法包括合并家庭每一個成員個體的序列食譜集，刪除重復食譜；對于每一個成員個體的序列食譜集，按蛇形循環依次將序列食譜集內的食譜排序，生成終該家庭此次備餐的家庭膳食推薦食譜集F。
根據本發明優選的，所述體質信息為中醫體質信息。優選的包括1)9種體質類型之一：平和質、濕熱質、痰濕質、氣郁質、氣虛質、血瘀質、陰虛質、陽虛質、特稟質；2)依據中華中醫藥學會2009年發布的《中醫體質分類與判定》規則，詳細測定用戶中醫體質。上述錄入的信息可以為0個或1個。
根據本發明優選的，所述特征人群聚類信息包括健康人群、介于患病與未病人群、以及患病人群。其中，健康人群包括老年人、更年期人群、孕婦、高考人群、發育期青少年、斷奶嬰幼兒、生理期女性、健身人群、重體力勞動者、腦力勞動者、異鄉居住者等)，介于患病與未病人群包括亞健康人群、偏頗體質等，患病人群包括高血壓、高血脂、糖尿病、胃病等，上述錄入的信息可以為0個、1個或多個。
根據本發明優選的，所述飲食偏好信息包括排除標簽和優選標簽，所述排除標簽包括忌口標簽和過敏信息標簽；所述優選標簽包括菜系、外域美食和偏食習慣。其中忌口標簽包括味覺忌日、調味食材忌口、素食主義、腥味忌口、膻味忌口等，過敏信息標簽包括花生、乳糖、河/海鮮等；優選標簽包括中華地方菜系、外域美食、偏食習慣等，上述錄入的信息可以為0個、1個或多個。
與現有技術相比，本發明的優點在于：通過將個體特征映射于一種食譜集，而此食譜集具備某一相同的特征，適用于該特征人群，此外，將家庭各成員的食譜集通過一定的算法得到的集合，可以得到更為完善全面、更適合用餐習慣的推薦結果。
附圖說明
圖1為本發明的膳食推薦系統的示意圖。
具體實施方式
以下結合附圖實施例對本發明作進一步詳細描述。
參見圖1，一種基于個體生理狀態的中醫體質辨識儀家庭膳食推薦，包括收錄單元1、存儲單元2、計算單元3和呈現單元4。收錄單元1用于收錄家庭成員個體的信息；存儲單元2用于家庭成員個體的信息及食譜集合信息，計算單元3用于運行邏輯算法，而呈現單元4用于呈現推薦算法運算結果。
存儲單元2存儲的內容包括1)家庭成員個體的信息，供計算單元3提取運算；2)食譜信息，包括食譜的主輔料及用量、影音教程、提示(tips)、標簽等，供計算單元3提取運算；3)計算單元3的運算結果，供呈現單元4提取呈現。
本發明的基于個體生理狀態的家庭膳食系統，其各單元之間的互動包括如下步驟：
1)收錄單元1接收家庭成員個體的信息，包括接收i)用戶個體的體質信息Aij；ii)用戶個體的特征人群聚類信息Bij；iii)用戶個體的飲食偏好信息Cij；4)用戶家庭成員信息集合X∑ij。其中，i是指家庭中第i位個體，j是指該個體第j種(體質/人群/偏好)的類型，X∑ij指家庭中所有成員的所有個體i)、ii)、iii)中所有信息集合。
上述收錄的信息中，用戶個體的體質信息為中醫體質信息，優選的包括1)9種體質類型之一：平和質、濕熱質、痰濕質、氣郁質、氣虛質、血瘀質、陰虛質、陽虛質、特稟質；2)依據中華中醫藥學會2009年發布的《中醫體質分類與判定》規則，詳細測定用戶中醫體質。上述錄入的信息可以為0個或1個。
用戶個體的特征人群聚類信息包括健康人群(老年人、更年期人群、孕婦、高考人群、發育期青少年、斷奶嬰幼兒、生理期女性、健身人群、重體力勞動者、腦力勞動者、異鄉居住者等)、介于患病與未病人群(亞健康人群、偏頗體質等)、患病人群(高血壓、高血脂、糖尿病、胃病等)。上述錄入的信息可以為0個、1個或多個。
用戶個體的飲食偏好信息包括排除標簽和優選標簽，排除標簽包括忌口標簽(味覺忌日、調味食材忌口、素食主義、腥味忌口、膻味忌口等)、過敏信息標簽(花生、乳糖、河/海鮮等)。優選標簽包括中華地方菜系、外域美食、偏食習慣等。上述錄入的信息可以為0個、1個或多個。
2)計算單元3根據收錄單元1接收到的信息、以及存儲單元2存儲的信息，進行邏輯運算，包括i)個體信息映射食譜集合的運算；ii)個體食譜綜合推薦的運算；iii)家庭食譜綜合推薦的運算。
2.1)首先，進行個體信息映射食譜集合的運算，包括每一種體質信息Aj映射于食譜集合aj，每一種特征人群Bj映射于食譜集合bj。
2.2)其次，進行個體食譜綜合推薦的運算：
2.2.1)對于第i位個體，其體質信息為Aij，其特征人群聚類信息為Bij，分別將體質信息Aij映射于食譜集合aij、特征人群聚類信息為Bij映射于食譜集合bij，此后，合并食譜集合aij與bij，刪除重復食譜，生成第i位個體的食譜集L’i；
2.2.2)然后，依次排查食譜集L’i的標簽，每遇第i位個體飲食偏好信息Cij的排除標簽，則刪除對應排除標簽的食譜；依次排查食譜集L’i的標簽，每遇第i位個體飲食偏好信息Cij的優選標簽，則提前對應優選標簽的食譜的排序，優選標簽越多，對應的食譜排序越靠前，由上述的通過排除標簽和優選標簽實現的基于不同個體參數化的優先級調度算法生成第i位個體的序列食譜集Li：Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，x指家庭中第i位成員個體的序列食譜集Li中指向特定的菜品的序號，Bm(x)表示與x指向的菜品所相應的食譜，即為上述食譜集合aij或bij中的向量，1、2……m指家庭中第i位成員個體的序列食譜集Li的食譜編號，向量Bm(x)按優先級排列，其中優先級：B1(x)>B2(x)>…>Bm(x)。
2.3)后，進行家庭食譜綜合推薦的運算，優選的包括隨機抽取和合并排序兩種方法：(1)隨機抽取包括從該家庭每一位成員個體的序列食譜集中按一定的算法隨機抽取一道食譜，生成終該家庭此次備餐的家庭推薦食譜集F；(2)合并排序包括合并家庭每一成員個體的序列食譜集，刪除重復食譜；對每位成員個體的序列食譜集，按蛇形循環依次將序列食譜集列表的食譜排序，生成終該家庭此次備餐的家庭膳食推薦食譜集F。
在上述家庭食譜綜合推薦算法中，隨機抽取中使用一定的算法，在本實施例中，隨機抽取的方法包括如下步驟：
2.3.1)首先，建立模型FTD-optL＝[L1,L2,…,Li]，FTD-optL表示家庭膳食系統矩陣；
2.3.2)然后，對第i位成員個體的序列食譜集Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T的每一個向量根據優先級的不同分配不同的權重，如B1(x)的權重為w，B2(x)的權重為v，…，Bm(x)的權重為z，則將相同權重的向量排在一起，并按向量的優先級順序排列后得到一個新的序列：w個B1(x)、v個B2(x)、…、z個Bm(x)；對每一位成員個體的序列食譜集作上述排列；
2.3.3)對第i位成員個體序列食譜集生成一個表示序列號的隨機數rand，則從步驟2.3.2)生成的新序列中抽取隨機數rand對應的向量得到第i位成員個體的優化向量fm(x)；對每一位成員個體的序列食譜集都抽取一個優化向量；
2.3.4)終得到家庭膳食推薦食譜集F＝[f1(x),f2(x),…,fm(x)]T，利用互斥法分別對家庭膳食推薦食譜集F內的前后兩個向量進行兩兩對比，如果互斥，則刪除排在后面的第二個向量數據、返回步驟2.3.3)重新進行向量篩選。
3)呈現單元4將計算單元3得到的飲食推薦食譜向用戶呈現，呈現單元4可以為如移動設備的顯示屏等。
上述方法的到的推薦食譜，通過將個體特征映射于一種食譜集，而此食譜集具備某一相同的特征，適用于該特征人群，但不對具體的量進行限定，可以得到更為完善推薦結果。