[发明专利]一种基于深度神经网络的食谱推荐方法及设备

权利要求书

1.一种基于深度神经网络的食物推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建中医营养学食物图谱；所述中医营养学食物图谱中包含若干种食物以及所述若干种食物对应的归经气味；

辨识用户输入的舌象图片表示的体质类型；

根据所述体质类型，获取所述体质类型对应的目标归经以及与所述目标归经对应的药性类型和药味类型；

获取体质分别对应目标归经、四种药性、五种药味时的推荐分数表；

根据所述目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；

将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数，包括以下步骤：

根据所述目标归经对应的药性类型，从体质对应四种药性的推荐分数表中提取所述药性类型的推荐分数；

根据所述目标归经对应的药味类型，从体质对应五种药味的推荐分数表中提取所述药味类型的推荐分数；

通过推荐分数的计算公式计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；其中，所述推荐分数的计算公式为推荐分数＝(归经*0.5+药性*1.5+药味)/3，归经的分数为1。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数之后，还包括以下步骤：

将推荐分数大于3的食物和推荐分数小于或等于3的食物进行区分；

从所述中医营养学食物图谱中提取推荐分数大于3的食物的营养特性；

将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户，具体为：

将推荐分数大于3的食物作为推荐食物，并且与所述推荐食物对应的营养特性按照推荐分数由大到小的顺序一起显示出来推荐给用户。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将推荐分数大于3的食物作为推荐食物，并且与所述推荐食物对应的营养特性按照推荐分数由大到小的顺序一起显示出来推荐给用户之后，还包括以下步骤：

根据所述中医营养学食物图谱包含的食物，构建中医营养学知识图谱；所述中医营养学知识图谱中包括症状与食物的关联关系；

获取用户输入的症状信息；

根据所述中医营养学知识图谱，获取所述症状信息对应的适合服用的食物清单；

从所述推荐分数大于3的食物中选出属于所述食物清单的若干种适合服用的食物；

将所述若干种适合服用的食物作为疾病调理推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述若干种适合服用的食物作为疾病调理推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户之后，还包括以下步骤：

根据所述中医营养学食物图谱包含的食物，建立中医营养学食谱数据库；

根据用户输入的所述症状信息和所述疾病调理推荐食物，从所述中医营养学食谱数据库中提取目标食谱并显示出来推荐给用户。

6.一种基于深度神经网络的食物推荐设备，其特征在于，包括：

食物图谱构建单元，用于构建中医营养学食物图谱；所述中医营养学食物图谱中包含若干种食物以及所述若干种食物对应的归经气味；

体质辨识单元，用于辨识用户输入的舌象图片表示的体质类型；

归经气味获取单元，用于根据所述体质类型，获取所述体质类型对应的目标归经以及与所述目标归经对应的药性类型和药味类型；

分数表获取单元，用于获取体质分别对应目标归经、四种药性、五种药味时的推荐分数表；

分数计算单元，用于根据所述目标归经对应的药性类型和药味类型，分别计算所述中医营养学食物图谱中包含的若干种食物的每一种食物的推荐分数；

第一食物推荐单元，用于将推荐分数大于3的食物作为推荐食物按照推荐分数由大到小的顺序显示出来推荐给用户。