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龍圖騰網恭喜深圳市綠航星際太空科技研究院申請的專利一種基于大數據的營養健康預測系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116864124B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310825067.8，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權一種基于大數據的營養健康預測系統是由于燕波;劉同方;陳樸;沈起兵;董海勝;張國文;張龍振設計研發完成，并于2023-07-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據的營養健康預測系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于大數據的營養健康預測系統，將健康特征數據視為粒子，利用ParticleTransformer模型捕獲不同健康特征數據之間的非線性關系。通過智能手環收集包括血氧、運動距離、睡眠質量等健康特征數據，并對數據進行預處理。構建并訓練ParticleTransformer模型，預測血糖濃度并根據血糖濃度給出營養建議。

本發明授權一種基于大數據的營養健康預測系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據的營養健康預測系統，其特征在于，所述系統包括如下模塊：數據收集模塊：用以健康特征數據收集；數據預處理模塊：用以健康特征數據預處理，其具體步驟如下：S2.1.數據清洗：檢查并處理缺失值、異常值和重復值；S2.2.數據標準化：將數據縮放到相同的范圍[0，1]；S2.3.數據特征提取：對于連續健康數據，保持原始格式；對于離散健康數據，使用獨熱編碼進行轉換；所述連續健康數據包括：血氧、步數、運動距離、運動時間、站立時間、睡眠時間、呼吸頻率、卡路里消耗和皮膚溫度；所述離散健康數據包括：運動類型、睡眠質量、睡眠階段、睡眠中斷次數；S2.4.粒子化健康特征數據，得到健康特征數據粒子矩陣，粒子矩陣的每一行代表一個時間點的健康數據的嵌入表示，代表一個粒子的位置，所述粒子矩陣為： ；其中Oxygen代表血氧，Steps代表步數，Distance代表運動距離，ExerciseTime代表運動時間，StandingTime代表站立時間，SleepTime代表睡眠時間，RespirationRate代表呼吸頻率，Calories代表卡路里消耗，SkinTemperature代表皮膚溫度，ExerciseType代表運動類型，SleepQuality代表睡眠質量，SleepStage代表睡眠階段，SleepInterruptions代表睡眠中斷次數；模型構建模塊：用以構建ParticleTransformer模型，其具體步驟如下：S3.1.粒子矩陣作為粒子群，其作為ParticleTransformer的輸入序列矩陣，每個輸入序列中的元素作為粒子的位置；S3.2.初始化粒子速度矩陣，其具有與輸入序列矩陣相同的尺寸；S3.3.使用輸入序列矩陣、每個粒子歷史上的最優位置矩陣和群體歷史上的最優位置矩陣，根據如下公式計算粒子速度矩陣：，其中，是當前時刻的粒子速度矩陣，是當前時刻的輸入序列矩陣，是每個粒子歷史上的最優位置矩陣，是群體歷史上的最優位置矩陣，是慣性權重，控制粒子在移動速度，用于平衡當前速度和新速度的影響，是加速常數，分別表示單個粒子權重和粒子群的權重，是兩個隨機數，取值范圍在[0，1]之間，為每次更新引入隨機性；S3.4.根據計算得到的粒子速度矩陣更新粒子位置矩陣；S3.5.使用更新后的粒子位置矩陣計算查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣；S3.6.計算查詢矩陣和鍵矩陣的點積，并除以；S3.7.對S3.6的結果進行softmax得到ParticleAttention： ；S3.8.堆疊多個編碼器層，每層包括multi-headparticleattention和前饋神經網絡子層組成；S3.9.輸出端添加線性層，用于將編碼器的輸出轉換為所需的輸出維度；模型訓練模塊：用以訓練所述ParticleTransformer模型；預測模塊：用以訓練完的ParticleTransformer模型預測血糖濃度；營養建議模塊：用以根據所述血糖濃度給出營養建議。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳市綠航星際太空科技研究院，其通訊地址為：518117 廣東省深圳市龍崗區坪地高橋工業園工業三路龍口工業園2#、5#廠房及宿舍；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。