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龍圖騰網(wǎng)獲悉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(shù)據(jù)的營養(yǎng)健康預(yù)測系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116864124B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310825067.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/30；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的營養(yǎng)健康預(yù)測系統(tǒng)是由于燕波;劉同方;陳樸;沈起兵;董海勝;張國文;張龍振設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-07-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大數(shù)據(jù)的營養(yǎng)健康預(yù)測系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的營養(yǎng)健康預(yù)測系統(tǒng)，將健康特征數(shù)據(jù)視為粒子，利用ParticleTransformer模型捕獲不同健康特征數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系。通過智能手環(huán)收集包括血氧、運動距離、睡眠質(zhì)量等健康特征數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。構(gòu)建并訓練ParticleTransformer模型，預(yù)測血糖濃度并根據(jù)血糖濃度給出營養(yǎng)建議。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的營養(yǎng)健康預(yù)測系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的營養(yǎng)健康預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括如下模塊：數(shù)據(jù)收集模塊：用以健康特征數(shù)據(jù)收集；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：用以健康特征數(shù)據(jù)預(yù)處理，其具體步驟如下：S2.1.數(shù)據(jù)清洗：檢查并處理缺失值、異常值和重復(fù)值；S2.2.數(shù)據(jù)標準化：將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍[0，1]；S2.3.數(shù)據(jù)特征提?。簩τ谶B續(xù)健康數(shù)據(jù)，保持原始格式；對于離散健康數(shù)據(jù)，使用獨熱編碼進行轉(zhuǎn)換；所述連續(xù)健康數(shù)據(jù)包括：血氧、步數(shù)、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(shù)據(jù)包括：運動類型、睡眠質(zhì)量、睡眠階段、睡眠中斷次數(shù)；S2.4.粒子化健康特征數(shù)據(jù)，得到健康特征數(shù)據(jù)粒子矩陣，粒子矩陣的每一行代表一個時間點的健康數(shù)據(jù)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(shù)，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(zhì)量，SleepStage代表睡眠階段，SleepInterruptions代表睡眠中斷次數(shù)；模型構(gòu)建模塊：用以構(gòu)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(yōu)位置矩陣和群體歷史上的最優(yōu)位置矩陣，根據(jù)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(yōu)位置矩陣，是群體歷史上的最優(yōu)位置矩陣，是慣性權(quán)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(shù)，分別表示單個粒子權(quán)重和粒子群的權(quán)重，是兩個隨機數(shù)，取值范圍在[0，1]之間，為每次更新引入隨機性；S3.4.根據(jù)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(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)子層組成；S3.9.輸出端添加線性層，用于將編碼器的輸出轉(zhuǎn)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(yù)測模塊：用以訓練完的ParticleTransformer模型預(yù)測血糖濃度；營養(yǎng)建議模塊：用以根據(jù)所述血糖濃度給出營養(yǎng)建議。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)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(qū)坪地高橋工業(yè)園工業(yè)三路龍口工業(yè)園2#、5#廠房及宿舍；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。