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中医体质辨识仪家庭膳食推荐
1.一种基于个体生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，包括收录单元(1)、存储单元(2)、计算单元(3)和呈现单元(4)，其特征在于：所述存储单元(2)存储的内容包括家庭成员个体的信息、食谱信息和所述计算单元(3)的运算结果，各单元之间的互动包括如下步骤：
1)所述收录单元(1)接收家庭成员个体的信息，包括成员个体的体质信息Aij、成员个体的特征人群聚类信息Bij、以及成员个体的饮食偏好信息Cij，i是指家庭中第i位个体，j是指第i位个体第j种的类型；
2)所述计算单元(3)根据所述收录单元(1)接收到的信息、以及所述存储单元(2)存储的信息，进行逻辑运算得到家庭膳食推荐食谱集F：
2.1)个体信息映射食谱集合的运算：每一种体质信息Aj映射于食谱集合aj，每一种特征人群Bj映射于食谱集合bj；
2.2)个体食谱综合推荐的运算：将第i位个体的体质信息Aij映射食谱集合aij、特征人群聚类信息为Bij映射食谱集合bij，合并aij和bij，删除重复食谱，得到第i位个体的序列食谱集Li，Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，x指家庭中第i个成员个体的序列食谱集Li中指向特定的菜品的序号，Bm(x)表示与x指向的菜品所相应的食谱，1、2、…、m指家庭中第i位成员个体的序列食谱集Li的食谱编号，优先级为B1(x)>B2(x)>…>Bm(x)；终得到每一位成员个体的序列食谱集；
2.3)家庭食谱综合推荐的运算：对步骤2.2)得到的每一位成员个体的序列食谱集所相应的矩阵[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，以随机抽取或合并排序的方法生成单次的家庭膳食推荐食谱集F；
3)所述呈现单元(4)接收步骤2)得到的家庭膳食推荐食谱集F呈现。
2.如权利要求1所述的基于个人生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，其特征在于：在步骤2.2)中，将食谱集合aij和食谱集合bij合并删除重复食谱后，生成第i位个体的食谱集L’i，根据第i位个体饮食偏好信息Cij中的排除标签和优选标签来得到所述第i位个体的序列食谱集Li，B1(x),B2(x),…,Bm(x)的优先级根据所述排除标签和优选标签得到。
3.如权利要求2所述的基于个人生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，其特征在于：在步骤2.2)中，根据第i位个体饮食偏好信息Cij中的排除标签，删除排除标签对应的食谱；根据第i位个体饮食偏好信息Cij中的优选标签，将优选标签对应的食谱提前。
4.如权利要求1所述的基于个人生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，其特征在于：在步骤2.3)中，随机抽取的方法包括如下步骤：
2.3.1)建立模型FTD-optL＝[L1,L2,…,Li]，FTD-optL表示家庭膳食系统矩阵；
2.3.2)对第i位成员个体的序列食谱集Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T的每一个向量根据优先级的不同分配不同的权重，B1(x)的权重为w、B2(x)的权重为v，…、Bm(x)的权重为z，将相同权重的向量排在一起，并按向量的优先级顺序排列后得到一个新的序列：w个B1(x)、v个B2(x)、…、z个Bm(x)；对每一位成员个体的序列食谱集作上述排列；
2.3.3)对第i位成员个体序列食谱集生成一个表示序列号的随机数rand，则从步骤2.3.2)生成的新序列中抽取随机数rand对应的向量得到第i位成员个体的优化向量fm(x)；对每一位成员个体的序列食谱集都抽取一个优化向量；
2.3.4)终得到家庭膳食推荐食谱集F＝[f1(x),f2(x),…,fm(x)]T。
5.如权利要求4所述的基于个人生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，其特征在于：在步骤2.3.4)中，利用互斥法分别对家庭膳食推荐食谱集F内的前后两个向量进行两两对比，如果互斥，则删除排在后面的第二个向量数据、返回步骤2.3.3)重新进行向量筛选。
6.如权利要求1所述的基于个人生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，其特征在于：在步骤2.3)中，合并排序的方法包括合并家庭每一个成员个体的序列食谱集，删除重复食谱；对于每一个成员个体的序列食谱集，按蛇形循环依次将序列食谱集内的食谱排序，生成终该家庭此次备餐的家庭膳食推荐食谱集F。
7.如权利要求1～6中任一项所述的基于个人生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，其特征在于：所述体质信息Aij为中医体质信息。
8.如权利要求1～6中任一项所述的基于个人生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，其特征在于：所述特征人群聚类信息Bij包括健康人群、介于患病与未病人群、以及患病人群。
9.如权利要求1～6中任一项所述的基于个人生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，其特征在于：所述饮食偏好信息Cij包括排除标签和优选标签，所述排除标签包括忌口标签和过敏信息标签；所述优选标签包括菜系、外域美食和偏食习惯。
说明书
一种基于个体生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐
技术领域
本发明涉及医疗饮食技术领域，尤其是一种基于个体生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐。
背景技术
随着人们生活水平的提高、物质上的极大丰富，人们对于自身健康的关注度与日俱增。健康的生活需要从监看的饮食开始，例如，对于患者，应当遵循医生的建议，严禁吃禁忌食物，而对于成长时期的青少年，则需要通过食用含有丰富维他命、矿物质与膳食纤维的食物，促进身体发育并提高人体免疫能力。
随着科技的发展，目前已有了一些装置，可以根据用户身体的生理参数或身体状况等进行相应的饮食推荐。如申请号为201410148119.3的中国专利公开的一种饮食推荐方法，获取用户的身体状况信息，以及食物库存信息，然后根据用户的身体状况与对应的食材之间的对应关系，生成与用户的身体状况相适应的饮食推荐信息，并向用户推荐饮食推荐信息；又如申请号为201510839951.2的中国专利公开的一种基于用户状况的个性化营养饮食谱推荐方法，包括获取用户输入的个人信息、身体状况、饮食需求和饮食意愿，计算出本次营养饮食谱中可食用的热量数值和所需的各种影响物质数值，分析得出用户各种营养物质缺乏或过量的概率，计算生成对应个人饮食偏好性的个性化营养饮食谱。
然而，首先，菜肴的影响并不是简单的几种食材累加，在烹饪过程中会产生一定的损耗或者新的营养素的生成等；其次，各类食材日均摄入推荐值是一个针对大众人群在一个相对长时间的饮食推荐值，而并非某一日某一特定个人的标准摄入值；此外，无法获得准确的计算结果，这是因为用户每日的饮食基本不可能全部由推荐的饮食所得，每日都可能摄入零食、饮料等，很难统计全，并且每一种食材本身的营养素在不同的食材个体中存在差异，日积月累产生偏差值会很大，而且中餐的烹饪环节也会导致偏差更大；后，上述的饮食推荐方法仅限于个人，不适合目前的国情下通常以家庭为单位的饮食环境。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术存在的问题，提供一种减少偏差、提高针对性的基于个体生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于个体生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，包括收录单元、存储单元、计算单元和呈现单元，其特征在于：所述存储单元存储的内容包括家庭成员个体的信息、食谱信息和所述计算单元的运算结果，各单元之间的互动包括如下步骤：
1)所述收录单元接收家庭成员个体的信息，包括成员个体的体质信息Aij、成员个体的特征人群聚类信息Bij、以及成员个体的饮食偏好信息Cij，i是指家庭中第i位个体，j是指第i位个体第j种的类型；
2)所述计算单元根据所述收录单元接收到的信息、以及所述存储单元存储的信息，进行逻辑运算得到家庭膳食推荐食谱集F：
2.1)个体信息映射食谱集合的运算：每一种体质信息Aj映射于食谱集合aj，每一种特征人群Bj映射于食谱集合bj；
2.2)个体食谱综合推荐的运算：将第i位个体的体质信息Aij映射食谱集合aij、特征人群聚类信息为Bij映射食谱集合bij，合并aij和bij，删除重复食谱，得到第i位个体的序列食谱集Li，Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，x指家庭中第i个成员个体的序列食谱集Li中指向特定的菜品的序号，Bm(x)表示与x指向的菜品所相应的食谱，1、2、…、m指家庭中第i位成员个体的序列食谱集Li的食谱编号，优先级为B1(x)>B2(x)>…>Bm(x)；终得到每一位成员个体的序列食谱集；
2.3)家庭食谱综合推荐的运算：对步骤2.2)得到的每一位成员个体的序列食谱集所相应的矩阵[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，以随机抽取或合并排序的方法生成单次的家庭膳食推荐食谱集F；
3)所述呈现单元接收步骤2)得到的家庭膳食推荐食谱集F呈现。
根据本发明优选的，为得到以优先级顺序排列的向量集，优先级调度算法为，在步骤2.2)中，将食谱集合aij和食谱集合bij合并删除重复食谱后，生成第i位个体的食谱集L’i，根据第i位个体饮食偏好信息Cij中的排除标签和优选标签来得到所述第i位个体的序列食谱集Li，B1(x),B2(x),…,Bm(x)的优先级根据所述排除标签和优选标签得到。
根据本发明优选的，在步骤2.2)中，根据第i位个体饮食偏好信息Cij中的排除标签，删除排除标签对应的食谱；根据第i位个体饮食偏好信息Cij中的优选标签，将优选标签对应的食谱提前。
根据本发明优选的，在步骤2.3)中，随机抽取的方法包括如下步骤：
2.3.1)建立模型FTD-optL＝[L1,L2,…,Li]，FTD-optL表示家庭膳食系统矩阵；
2.3.2)对第i位成员个体的序列食谱集Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T的每一个向量根据优先级的不同分配不同的权重，B1(x)的权重为w、B2(x)的权重为v，…、Bm(x)的权重为z，将相同权重的向量排在一起，并按向量的优先级顺序排列后得到一个新的序列：w个B1(x)、v个B2(x)、…、z个Bm(x)；对每一位成员个体的序列食谱集作上述排列；
2.3.3)对第i位成员个体序列食谱集生成一个表示序列号的随机数rand，则从步骤2.3.2)生成的新序列中抽取随机数rand对应的向量得到第i位成员个体的优化向量fm(x)；对每一位成员个体的序列食谱集都抽取一个优化向量；
2.3.4)终得到家庭膳食推荐食谱集F＝[f1(x),f2(x),…,fm(x)]T。
为使得家庭推荐食谱集更为完善，在步骤2.3.4)中，利用互斥法分别对家庭推荐食谱集F内的前后两个向量进行两两对比，如果互斥，则删除排在后面的第二个向量数据、返回步骤2.3.3)重新进行向量筛选。
根据本发明优选的，在步骤2.3)中，合并排序的方法包括合并家庭每一个成员个体的序列食谱集，删除重复食谱；对于每一个成员个体的序列食谱集，按蛇形循环依次将序列食谱集内的食谱排序，生成终该家庭此次备餐的家庭膳食推荐食谱集F。
根据本发明优选的，所述体质信息为中医体质信息。优选的包括1)9种体质类型之一：平和质、湿热质、痰湿质、气郁质、气虚质、血瘀质、阴虚质、阳虚质、特禀质；2)依据中华中医药学会2009年发布的《中医体质分类与判定》规则，详细测定用户中医体质。上述录入的信息可以为0个或1个。
根据本发明优选的，所述特征人群聚类信息包括健康人群、介于患病与未病人群、以及患病人群。其中，健康人群包括老年人、更年期人群、孕妇、高考人群、发育期青少年、断奶婴幼儿、生理期女性、健身人群、重体力劳动者、脑力劳动者、异乡居住者等)，介于患病与未病人群包括亚健康人群、偏颇体质等，患病人群包括高血压、高血脂、糖尿病、胃病等，上述录入的信息可以为0个、1个或多个。
根据本发明优选的，所述饮食偏好信息包括排除标签和优选标签，所述排除标签包括忌口标签和过敏信息标签；所述优选标签包括菜系、外域美食和偏食习惯。其中忌口标签包括味觉忌日、调味食材忌口、素食主义、腥味忌口、膻味忌口等，过敏信息标签包括花生、乳糖、河/海鲜等；优选标签包括中华地方菜系、外域美食、偏食习惯等，上述录入的信息可以为0个、1个或多个。
与现有技术相比，本发明的优点在于：通过将个体特征映射于一种食谱集，而此食谱集具备某一相同的特征，适用于该特征人群，此外，将家庭各成员的食谱集通过一定的算法得到的集合，可以得到更为完善全面、更适合用餐习惯的推荐结果。
附图说明
图1为本发明的膳食推荐系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
参见图1，一种基于个体生理状态的中医体质辨识仪家庭膳食推荐，包括收录单元1、存储单元2、计算单元3和呈现单元4。收录单元1用于收录家庭成员个体的信息；存储单元2用于家庭成员个体的信息及食谱集合信息，计算单元3用于运行逻辑算法，而呈现单元4用于呈现推荐算法运算结果。
存储单元2存储的内容包括1)家庭成员个体的信息，供计算单元3提取运算；2)食谱信息，包括食谱的主辅料及用量、影音教程、提示(tips)、标签等，供计算单元3提取运算；3)计算单元3的运算结果，供呈现单元4提取呈现。
本发明的基于个体生理状态的家庭膳食系统，其各单元之间的互动包括如下步骤：
1)收录单元1接收家庭成员个体的信息，包括接收i)用户个体的体质信息Aij；ii)用户个体的特征人群聚类信息Bij；iii)用户个体的饮食偏好信息Cij；4)用户家庭成员信息集合X∑ij。其中，i是指家庭中第i位个体，j是指该个体第j种(体质/人群/偏好)的类型，X∑ij指家庭中所有成员的所有个体i)、ii)、iii)中所有信息集合。
上述收录的信息中，用户个体的体质信息为中医体质信息，优选的包括1)9种体质类型之一：平和质、湿热质、痰湿质、气郁质、气虚质、血瘀质、阴虚质、阳虚质、特禀质；2)依据中华中医药学会2009年发布的《中医体质分类与判定》规则，详细测定用户中医体质。上述录入的信息可以为0个或1个。
用户个体的特征人群聚类信息包括健康人群(老年人、更年期人群、孕妇、高考人群、发育期青少年、断奶婴幼儿、生理期女性、健身人群、重体力劳动者、脑力劳动者、异乡居住者等)、介于患病与未病人群(亚健康人群、偏颇体质等)、患病人群(高血压、高血脂、糖尿病、胃病等)。上述录入的信息可以为0个、1个或多个。
用户个体的饮食偏好信息包括排除标签和优选标签，排除标签包括忌口标签(味觉忌日、调味食材忌口、素食主义、腥味忌口、膻味忌口等)、过敏信息标签(花生、乳糖、河/海鲜等)。优选标签包括中华地方菜系、外域美食、偏食习惯等。上述录入的信息可以为0个、1个或多个。
2)计算单元3根据收录单元1接收到的信息、以及存储单元2存储的信息，进行逻辑运算，包括i)个体信息映射食谱集合的运算；ii)个体食谱综合推荐的运算；iii)家庭食谱综合推荐的运算。
2.1)首先，进行个体信息映射食谱集合的运算，包括每一种体质信息Aj映射于食谱集合aj，每一种特征人群Bj映射于食谱集合bj。
2.2)其次，进行个体食谱综合推荐的运算：
2.2.1)对于第i位个体，其体质信息为Aij，其特征人群聚类信息为Bij，分别将体质信息Aij映射于食谱集合aij、特征人群聚类信息为Bij映射于食谱集合bij，此后，合并食谱集合aij与bij，删除重复食谱，生成第i位个体的食谱集L’i；
2.2.2)然后，依次排查食谱集L’i的标签，每遇第i位个体饮食偏好信息Cij的排除标签，则删除对应排除标签的食谱；依次排查食谱集L’i的标签，每遇第i位个体饮食偏好信息Cij的优选标签，则提前对应优选标签的食谱的排序，优选标签越多，对应的食谱排序越靠前，由上述的通过排除标签和优选标签实现的基于不同个体参数化的优先级调度算法生成第i位个体的序列食谱集Li：Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T，x指家庭中第i位成员个体的序列食谱集Li中指向特定的菜品的序号，Bm(x)表示与x指向的菜品所相应的食谱，即为上述食谱集合aij或bij中的向量，1、2……m指家庭中第i位成员个体的序列食谱集Li的食谱编号，向量Bm(x)按优先级排列，其中优先级：B1(x)>B2(x)>…>Bm(x)。
2.3)后，进行家庭食谱综合推荐的运算，优选的包括随机抽取和合并排序两种方法：(1)随机抽取包括从该家庭每一位成员个体的序列食谱集中按一定的算法随机抽取一道食谱，生成终该家庭此次备餐的家庭推荐食谱集F；(2)合并排序包括合并家庭每一成员个体的序列食谱集，删除重复食谱；对每位成员个体的序列食谱集，按蛇形循环依次将序列食谱集列表的食谱排序，生成终该家庭此次备餐的家庭膳食推荐食谱集F。
在上述家庭食谱综合推荐算法中，随机抽取中使用一定的算法，在本实施例中，随机抽取的方法包括如下步骤：
2.3.1)首先，建立模型FTD-optL＝[L1,L2,…,Li]，FTD-optL表示家庭膳食系统矩阵；
2.3.2)然后，对第i位成员个体的序列食谱集Li＝[B1(x),B2(x),…,Bm(x)]T的每一个向量根据优先级的不同分配不同的权重，如B1(x)的权重为w，B2(x)的权重为v，…，Bm(x)的权重为z，则将相同权重的向量排在一起，并按向量的优先级顺序排列后得到一个新的序列：w个B1(x)、v个B2(x)、…、z个Bm(x)；对每一位成员个体的序列食谱集作上述排列；
2.3.3)对第i位成员个体序列食谱集生成一个表示序列号的随机数rand，则从步骤2.3.2)生成的新序列中抽取随机数rand对应的向量得到第i位成员个体的优化向量fm(x)；对每一位成员个体的序列食谱集都抽取一个优化向量；
2.3.4)终得到家庭膳食推荐食谱集F＝[f1(x),f2(x),…,fm(x)]T，利用互斥法分别对家庭膳食推荐食谱集F内的前后两个向量进行两两对比，如果互斥，则删除排在后面的第二个向量数据、返回步骤2.3.3)重新进行向量筛选。
3)呈现单元4将计算单元3得到的饮食推荐食谱向用户呈现，呈现单元4可以为如移动设备的显示屏等。
上述方法的到的推荐食谱，通过将个体特征映射于一种食谱集，而此食谱集具备某一相同的特征，适用于该特征人群，但不对具体的量进行限定，可以得到更为完善推荐结果。
