CN101271490A - 一种基于数字家庭的智能健康饮食咨询系统 - Google Patents

Abstract

本发明主要针对数字家庭在健康饮食这方面的空白，提出一套健康饮食智能咨询系统，该系统能够根据每个用户的具体信息，如个人口味爱好、健康状况、从事的行业和所在地理位置，利用专家系统与决策支持系统技术，提出有关健康饮食方面的建议。本系统从系统模块上划分主要包括中心控制模块(包括推理机模块、计算模块、数据收集模块)、知识库模块、模型库模块、数据库模块、生理信息采集模块。

Description

一种基于数字家庭的智能健康饮食咨询系统

技术领域

本发明涉及数字家庭中智能决策系统的技术领域，具体地说，涉及一种基于数字家庭的健康饮食咨询系统，该系统是在数字家庭的平台上引入智能决策技术。

技术背景

随着3C融合技术的发展，数字家庭越来越成为人类关注的焦点，并逐渐形成一个产业。随着这个产业的迅速发展，数字家庭将彻底改变人类的生活方式和工作方式。在数字家庭中，人类的生活将会变得更加简单方便，更加人性化，人类的生活品质也将得到极大的提高。

我们进门不再使用钥匙，用手指在指纹识别系统上轻轻一按就可打开家门，而且门厅的灯也会自动打开，照亮你回家的路。系统会自动识别你的身份，并在门厅电脑上显示个性化的问候语；家里的所有灯光和家用电器甚至窗帘全都通过统一的家庭网络互联在一起，你可以用一个统一的遥控器来实现对各类设备的控制，甚至可以将它们设置成语音开关用以控制灯光、电视的开闭。早上起床，可以根据各自习惯的不同，事先将一些固定程序输入到床头的无线移动终端，这样每天早上只须轻轻按一下这个终端，就能听到自己想听的音乐，看到早间新闻，让窗帘自动开启，甚至让厨房的微波炉自己作好早餐。家中的安全系统也与互联网相连，在遇到紧急情况时可以自动通知保安机构和拨通主人的手机等。这一切随着数字家庭的成熟和普及将会变成现实。

进入21世纪后，科技信息在我们生活中越来越重要。“智能化”是新世纪新技术、新产品、新产业的重要发展方向，智能控制、自动化将是我们的目标。所以，人工智能越来越广泛的被应用到我们的日常生活中。人工智能是一门综合了计算机、生理学、哲学的交叉性学科，是一门极富挑战性的学科。人工智能研究的是使机器能够胜任一些需要人类智能才能完成的复杂工作，主要研究用机器来模仿和实现人类的智能行为。经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，如符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等，也在我们日常生活和学习当中的许多地方得到应用，如智能家居、智能网络等等。随着时间的推移，智能技术将在更多领域，更多方面得到应用。

虽然数字家庭是目前的热门研究方向，这方面的研究也出现了不少的成果，大部分的研究主要涉及多媒体、网络、监控等各个方向，突出的关键词是娱乐与便利。民以食为天，而健康则是饮食最重要最值得关心的问题，因为饮食是否健康将影响到身体状况，身体状况将影响到我们的生活、工作、娱乐等一切活动。在经济快速增长，人类追求各种高级享受的年代，健康往往最容易被人忽略，在数字家庭中，有关健康饮食系统的研究基本上还是一片空白，本发明提出的设计正好填补了这一空白。

发明内容

本发明主要针对数字家庭在健康饮食这方面的空白，目的在于以数字家庭这个强大的信息平台为依托，结合人工智能相关技术，提出一套健康饮食智能咨询系统，该系统能够根据每个用户的具体信息，如个人口味爱好、健康状况、从事的行业和所在地理位置，利用专家系统与决策支持系统技术，提出有关健康饮食方面的建议。从而促进人类的饮食健康，提高人类的生活水平。

为了实现上述发明目的，一种基于数字家庭的智能健康饮食咨询系统所采取的主要技术方案包括中心控制模块(包括推理机模块、计算模块、数据收集模块)、知识库模块、模型库模块、数据库模块、生理信息采集模块。

推理机模块用于根据各种模型和数据进行逻辑推理，数据收集模块收集系统所需数据信息，计算模块完成系统所需的所有计算任务；知识库模块用于存放各种规则、专家经验、相关知识及各种逻辑关系；模型库模块用于存放食物用量调整及有关决策分析模型；数据库模块用于存放食品基本信息、用户基本信息和用户生理状况信息；生理信息采集模块用于检测用户身体健康方面的基本信息。

本发明的技术特点主要体现如下：

(1)专家系统与决策支持系统相结合

专家系统是一种智能程序系统，内部具有大量专家水平的领域知识和经验，能利用人类专家可用的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题，它是以包含特定领域的专家知识的知识库模块为基础，以知识处理为中心，利用推理机构进行知识信息处理的系统。它的辅助决策方式是属于定性分析的。专家系统的特点决定了只能用于结构化领域。而决策支持系统是以数据和模型为基础，通过量化的计算分析，为决策人员提供分析问题、建立模型、模拟决策过程及决策方案的计算机信息系统。该系统既具有数据处理功能，又具有数值计算功能，其辅助决策的方式属于定量分析。决策支持系统的核心是需要将问题模型化，然而有些问题很难实现模型化，或者即使可以模型化，但由于缺乏基础数据而使模型失去意义。专家系统虽然对知识处理能力很强，但在数值计算和模型处理方面无能为力。因此该系统将专家系统和决策系统结合起来，以专家的成功经验和有关领域知识为依据，模拟决策人员的思维过程和思维方法，发挥决策者的经验，推测和判断，达到定性辅助决策和定量辅助决策相结合，从而得到满意的答案。

(2)利用数字家庭强大的信息共享平台

该系统建立在数字家庭的平台之上，其中知识库模块，模型库模块和数据库模块中的公用信息可以利用这个平台实现共享，这样数据库中的各种数据信息如食品基本信息、食品搭配信息就可以非常方便的实现收集和共享，省去了许多重复的人工操作，提高了公共数据库信息的利用率。

(3)个性化服务

该系统考虑到每个人的基本情况千差百异，设立了个人信息数据库，用于存储每个用户不同的基本信息，包括个人口味爱好、健康状况，所在地理位置、从事的行业，如体力劳动者体内物质代谢旺盛，需氧量多，能量消耗大，应补充摄入碳水化合物和含热量较高的食物，及时地恢复体力。而脑力劳动者对热量的需求量相对不高，应以补充脑组织活动的能源，构成脑细胞的磷脂或不饱和脂肪酸以及参与调节脑细胞兴奋或抑制的蛋白质、维生素A和微量元素等为重点。这样一来，系统在分析各种信息时能充分考虑到每个人不同的情况，这样系统给出的饮食建议才更具有科学性和针对性，使用户的满意度更高。

附图说明

图1为智能健康饮食建议系统的架构图；

图2为生理信息采集模块结构图；

图3为系统流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施实例对本发明做进一步的说明。

图1是本智能健康饮食建议系统的架构图，系统各个模块的主要功能和实现方式具体描述如下：

(1)知识库模块

知识库模块主要是用来存放各种规则，专家经验，相关知识及各种逻辑关系，因果关系等，如食谱中主食的用量，蔬菜用量限定，各种食物之间搭配的最佳比例，当身体缺乏某种营养素时应采取的措施等。由于这些知识是表层性的，没有深刻的内涵，简单易懂，因此知识的表示方法适合采用产生式表示法，这样一来每个规则都是自相关的，比较容易修改，而且表示清晰、自然。

描述知识的产生式范式表示如下：

<知识库模块>::＝<知识库模块项>|<知识库模块项><知识库模块>

<知识库模块项>::＝<标号><:事实>|<标号><:规则>|<元知识>

<事实>::＝<变量>＝<值>{CF值}

<规则>::＝IF<前提>THEN<结论>

<命题>::＝<简单命题>|<命题>AND<命题>|<命题>OR<命题>

<结论>::＝<变量>＝<值>{CF值}|<结论>AND<结论>

(2)模型库模块

模型库模块主要是存储推理和计算所需的各种模型，该系统中的模型主要是食物的用量调整的各种模型和决策分析的各种模型，如质量等值增加模型、质量平衡模型、营养素等值减少模型等。实现时把每个模型作为一个独立程序模块，在推理的过程中根据系统推理的要求，在模型库管理系统的支持下，执行不同的程序模块。通过模型的计算，可以为专家系统的推理提供依据。

(3)数据库模块

数据库模块主要用来存放三种不同的信息。第一部分是存放各种食物的基本信息，如每种食物中所含的热量值、各种营养素的含量等，这些数据是系统进行计算的基本条件。第二部分是存放用户个人基本信息，包括个人的职业、所在的地理位置、饮食方面的偏好。这些信息需要人工的录入。第三部分存放各种出名的菜谱，能够为系统的决策提供有效的信息。

(4)生理信息采集模块

健康信息采集模块主要用来检测用户身体健康方面的基本信息，为系统提供充足的信息，该模块由微控制器和传感器组成。传感器负责采集用户的生理数据，数据包括用户的每分钟的心跳频率、血压大小、体温、脉搏、氧饱和度。微控制器将传感器采集到的用户生理数据传送到用户生理状况数据库里。目前当前的医疗设备的技术已经足够满足该模块的需要，该模块比较详细的模块结构如下图：

(5)推理机模块

该部分是整个系统的核心模块，推理机根据上下文信息，选择出相应规则，并执行该规则得到的系统上下文，进入新的状态，然后根据新的上下文信息进行下一次推理，如此反复进行，直至满足预定条件为止。在推理的过程主要有两个操作：

●规则选择：

根据当前的上下文状态，在知识库模块中选择满足条件的规则，当有时候满足条件的规则不止一条，这时产生了冲突，必须采取措施解决这种情况。在这个系统中，可以将规则进行分组，相同种类的规则放在同一组里，如肉类用量规则组，营养素分析规则组等等。这样可以根据上下文状态选择某个规则组，再在该组里进行规则匹配，这种方法能有效的解决冲突问题，同时可以采用其他方法如优先原则来辅助解决规则冲突问题。

●规则执行

规则的执行分为两种情况，一种是在知识库模块中操作，根据某一规则推导出下一条规则，使系统转到下一个新的状态。另外一种是根据规则在模型库中选择合适的数学模型，再结合数据库的有关信息进行计算得到新的上下文。

(6)计算模块

由于决策支持系统是以数据和模型为基础，其辅助决策的方式强调的是定量分析，这样本系统在进行模型处理时需要进行大量的计算，所以为了提高系统的效率，分离出计算模块，作为控制中心的一个辅助模块，使用该模块来完成系统所需的所有计算任务，如计算食谱中某种营养素的含量、各种食物之间的搭配比例。

(7)数据收集模块

数据信息是本系统最大的依赖条件，是完成系统功能必不可少的。而数据收集模块完成的功能是收集系统所需的完整数据信息，将这些信息存放到系统相应的模块，并管理这些信息。本系统主要有两个数据信息来源，一个数据来源是借助数字家庭这个巨大的信息平台，利用相关的网络技术从这个信息平台中搜索所需的信息资源，如知识库模块中的有关饮食建议的专家经验和各种规则，这种方式将是主要的信息获取方式。另外一个数据来源是用户利用人机接口进行人工输入，用户可以将自己通过其他途径获取的一些信息补充到该系统中，从而使得该系统的信息更具有完备性，而这种方式将是系统获取信息的辅助手段。

结合图3，本系统的执行流程主要描述如下：

(1)用户通过人机接口启动系统，这时用户可以输入一些具体的请求信息。

(2)生理信息采集模块对用户各个生理参数进行全面检测，并将用户的基本生理情况传送到数据库中，为系统提供重要的依赖数据。

(3)系统根据用户的输入和检测得到的基本信息，产生系统的初始状态(即初始上下文)和预期的结束条件。

(4)系统根据当前的上下文信息，判断应该选择的规则组，然后搜索知识库模块中合适的规则组，从中找到符合当前状态的规则。

(5)选择出规则之后，执行该规则，规则的执行分为两种情况，一种是在知识库模块中操作，根据某一规则推导出下一条规则，使系统转到下一个新的上下文。另外一种是根据规则在模型库中选择合适的数学模型，再结合数据库的相关信息进行计算得到新的上下文。

(6)判断当前的状态是否到达预期设定的目标，如果是则系统输出得到的结果，如果不是则回到步骤4，继续循环，直到满足预定目标为止。

下面将详细的介绍该系统的应用实例。

首先是如何有效地收集系统所需的信息资源，即建立系统的知识库模块，模型库和数据库，为系统的运行提供必要的信息支持。这些信息从范围上来划分，可以分为两类，分别为公共信息和个性信息。对于公共信息，如知识库模块中的各种规则、专家经验、模型库中的计算模块，这些信息是都具有普遍性和通用性，因而从信息有效利用，避免重复建设的角度来看，这些信息应该实现共享。该系统借助于数字家庭这个网络信息平台，可以收集到对该系统有用的信息资源，从而减少了建立系统的工作量，而用户也可以通过人机交互界面补充一些信息，从而使系统的信息更加完备，所以系统建立初期，数据采集模块通过数字家庭网络和人机交互界面获取相关信息之后将这些信息保存到系统中去。而对于个性信息，包括用户的年龄，职业，所在地理位置，口味偏好这些因人而异的信息，就需要每个用户借助人机交互界面录入，再经过数据收集模块整合到数据库里。经过信息资源的收集，一个完整的系统就建立完成，接下来是如何使用该系统。

本系统一大特点是根据用户当前的身体状况而对用户的饮食提出建议，用户的身体基本状况将是系统的重要决策依据之一，所以系统先利用传感器对用户身体状况进行检测，接着生理信息采集模块中的微控制器将传感器采集到的用户生理数据传送到用户生理状况数据库里。检测的参数包括血压、脉搏、心电和体温，这些是衡量人体生命正常运转的重要生理参数指标，一般情况下这几种生理参数会在一定范围内保持动态平稳，如果超出这种稳定范围，人体就可能处于亚健康状态。如某个年龄为35的男性用户测得一些参数如下，体温为38，血压为150/95，脉搏为90，该用户就可能处于亚健康状态。

该系统知识库模块中的产生式举例如下：

规则1：IF    收缩压大于或等于160mmHg

       AND   舒张压大于或等于95mmHg

       THEN  身体症状＝高血压

规则2：IF    高血压

       AND   高血脂

       AND   高胆固醇

       THEN  建议以植物油烹调蔬菜，以玉米油、芝麻油、葵花子油、花生油交替炒菜为佳。

规则3：IF高血压

AND(耳鸣OR眼花OR失眠)

THEN建议吃青萝卜，黑芝麻，葵花子，菊花茶

规则4：IF高血压

AND经常性便秘

THEN建议吃香蕉，西瓜，香瓜

而该系统中营养计算模型列举如下：

在食谱中各种营养素都有相应的比例和数量，有些食物维生素和蛋白质比较高，有些食物热量比较高，为了符合食用的需要，必须调整各种食物用量，使各种营养素满足标准要求，使人的身体保持在健康的状态。

$c_i=\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{\mathrm{ik}}{x}_k=a_{i1}{x}_1+a_{i2}{x}_2+...+a_{\mathrm{in}}{x}_n$

上式中，a_ik表示第k种物品所含第i种营养素的单位值，x_k表示第k种物品的用量，那么c_i就表示第i种营养素的总含量，然而在实际中，每种营养素的重要程度是不同的，必须引入每种营养素重要程度的权值，在下式中

$v=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{c_k{w}_k}{b_k}$

w_k表示第k种营养素成分在全营养素中的权重，b_k表示第k种营养素的标准值。那么v就表示该菜谱营养元素的标准率，反映了整个食谱各营养素符合标准的程度，是食谱中各种营养元素成分比例配合的综合评价指数，为食谱的配置提供了重要的依据。

接着该系统根据用户的基本信息和当前测得的生理参数值计算出系统的初始状态(也称为上下文)，系统就正式进入了智能决策阶段。在智能决策过程中，推理机根据当前上下文信息从知识库模块中搜索出匹配的规则，并在知识库模块中或模型库中执行该规则，系统跳转到一个新的状态，如此不断的循环反复，直到系统达到预先设定的状态为止，最后系统输出饮食建议。

Claims (6)

1.一种基于数字家庭的健康饮食咨询系统，其特征在于该系统主要包括如下模块：用于存放各种规则、专家经验、相关知识及各种逻辑关系的知识库模块；用于存放食物用量调整及有关决策分析模型的模型库模块；用于存放食品基本信息、用户基本信息、用户生理状况相关信息的数据库模块；用于检测用户身体健康方面基本信息的生理信息采集模块；还有中心控制模块，其中中心控制模块包括用于根据各种模型和数据进行逻辑推理的推理机模块，收集系统所需数据信息的数据收集模块，完成系统所需的所有计算任务的计算模块；最后还包括用于人机交互的人机接口模块。

2.根据权利要求1所述的基于数字家庭的健康饮食咨询系统，其特征在于依托于数字家庭这个平台，知识库模块、模型库模块和数据库模块中的公用信息可以利用这个平台实现共享，且利用该平台收集系统所需的公共信息。

3.根据权利要求1或2所述的基于数字家庭的健康饮食咨询系统，其特征在于系统的信息除了来自数字家庭这个信息平台以外，还来自用户亲自录入的个性信息和补充信息。

4.根据权利要求1所述的基于数字家庭的健康饮食咨询系统，其特征在于生理信息采集模块能够采集用户的生理数据，数据包括用户的每分钟的心跳频率、血压大小、体温、脉搏、氧饱和度。

5.根据权利要求1或4所述的基于数字家庭的健康饮食咨询系统，其特征在于系统能够根据每个用户的生理状况和个性信息，提供有关健康饮食方面的建议，其中，用户的生理状况和个性信息包括个人口味爱好、健康状况、从事的行业和所在的地理位置。

6.根据权利要求1或2所述的基于数字家庭的健康饮食咨询系统，其特征在于将专家系统和决策系统结合起来，以专家的成功经验和有关领域知识为依据，模拟决策人员的思维过程和思维方法，发挥决策者的经验，推测和判断的能力，达到定性辅助决策和定量辅助决策相结合的效果。

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