CN109767825A - 饮食控制方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

饮食控制方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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CN109767825A CN201910098107.7A CN201910098107A CN109767825A CN 109767825 A CN109767825 A CN 109767825A CN 201910098107 A CN201910098107 A CN 201910098107A CN 109767825 A CN109767825 A CN 109767825A
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张文姬
顾申宇
谢菲
徐月
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Abstract

本发明实施例公开了一种饮食控制方法、装置、设备和存储介质,其中该方法包括:获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据;根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准;根据饮食属性数据,确定选定饮食对应的饮食参数信息;基于饮食控制标准和饮食参数信息,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果。本发明实施例可以根据用户不同的身体需求为用户提供不同的饮食控制标准,并判定选定饮食是否达标,输出了更直观科学的、用户能理解的营养指标,可以帮助用户更好的理解食品中主要的元素和功能,将运动与饮食内容结合,并且帮助用户更好的应用理论知识,便捷有效的选择食品。

Description

饮食控制方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及饮食技术领域,尤其涉及一种饮食控制方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着生活水平的提高,人们对健康以及身体状态的关注度越来越高,健康的饮食和适当的运动成为人们日常生活中的一部分。
目前,饮食管理主要是依据国家统一标准的营养成分表,针对热量的摄入以及消耗来进行计算。但是该营养成分表对大多数用户来说不够直观通俗,计算方式也比较单一,准确度差,不能满足用户对饮食管理的多样性的要求。
发明内容
本发明实施例提供了一种饮食控制方法、装置、设备和存储介质,可以根据用户不同的身体需求为用户提供不同的饮食控制标准,并判定选定饮食是否达标。
第一方面,本发明实施例提供了一种饮食控制方法,包括:
获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据;
根据所述饮食控制目标,确定所述用户对应的饮食控制标准;
根据所述饮食属性数据,确定所述选定饮食对应的饮食参数信息;
基于所述饮食控制标准和饮食参数信息,确定所述选定饮食相对所述饮食控制目标的达标判定结果。
第二方面,本发明实施例还提供了一种饮食控制装置,该装置包括:
数据获取模块,用于获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据;
标准模块,用于根据所述饮食控制目标,确定所述用户对应的饮食控制标准;
饮食信息模块,用于根据所述饮食属性数据,确定所述选定饮食对应的饮食参数信息;
达标判定模块,用于基于所述饮食控制标准和饮食参数信息,确定所述选定饮食相对所述饮食控制目标的达标判定结果。
进一步的,所述标准模块包括:
参考饮食信息单元,用于确定所述用户对应所述饮食控制目标的参考饮食参数信息,其中,所述饮食控制目标为减脂、塑形或增肌,所述参考饮食参数信息包括下述至少一项参考饮食参数:参考营养素摄入量、参考摄入热量、参考扛饿指数和参考血糖稳定指数;
标准确定单元,用于根据所述参考饮食参数信息,确定所述用户对应的饮食控制标准。
进一步的,所述参考饮食信息单元包括参考摄入热量子单元,所述参考摄入热量子单元具体用于:所述参考饮食参数为所述参考摄入热量时,
根据所述用户的身体数据和日常参考摄入热量计算公式,得到所述用户的日常参考摄入热量,其中所述身体数据包括性别、体重、身高和年龄;
根据所述日常参考摄入热量及参考摄入热量计算公式,确定用户对应所述饮食控制目标的参考摄入热量。
进一步的,所述参考饮食信息单元包括参考营养素摄入量子单元,所述参考营养素摄入量子单元具体用于:所述参考饮食参数为所述参考营养素摄入量时,
根据所述参考摄入热量及营养素计算公式,获得用户对应所述饮食控制目标的参考营养素摄入量,其中,所述营养素包括碳水、蛋白和脂肪中的至少一项。
进一步的,所述参考饮食信息单元包括参考扛饿指数子单元,所述参考扛饿指数子单元具体用于:所述参考饮食参数为参考扛饿指数时,
根据所述参考摄入热量及参考扛饿指数计算公式,获得用户对应所述饮食控制目标的参考扛饿指数。
进一步的,所述参考饮食信息单元包括参考血糖稳定指数子单元,所述参考血糖稳定指数子单元具体用于:所述参考饮食参数为参考血糖稳定指数时,
根据预设的饮食控制目标与血糖稳定指数的关联表,确定用户对应所述饮食控制目标的参考血糖稳定指数。
进一步的,所述标准确定单元具体用于:
获取参考饮食参数信息中参考饮食参数在所述饮食控制目标下对应的权重值,并基于所述权重值确定用户对应的饮食控制标准。
进一步的,所述饮食信息模块包括扛饿指数单元,所述扛饿指数单元具体用于:当所述饮食属性数据为扛饿数据时,所述饮食参数信息为扛饿指数,
根据所述扛饿数据和扛饿指数计算公式,得到所述选定饮食的扛饿指数,所述扛饿数据包括热量、蛋白质、膳食纤维和脂肪。
进一步的,所述扛饿指数计算公式表示为:
A=[max(0.5,min(5,41.7/B^0.7+0.05×C+6.17e-4×D^3-7.25e-6×G^3+0.617))]×H/100;
其中,A表示扛饿指数,B表示每100g所述选定饮食的热量(kcal),C表示每100g所述选定饮食的蛋白质含量(g),D表示每100g所述选定饮食的膳食纤维含量(g),G表示每100g所述选定饮食的脂肪含量(g),H表示所述选定饮食的总热量(kcal)。
进一步的,所述饮食信息模块包括血糖稳定指数单元,所述血糖稳定指数单元具体用于:当所述饮食属性数据为血糖数据时,所述饮食参数信息为血糖稳定指数,
根据所述血糖数据和血糖稳定指数计算公式,得到所述选定饮食的血糖稳定指数,所述血糖数据包括所述摄取食物中每一种食物的碳水化合物含量和重量。
进一步的,所述达标判定模块具体用于:
若所述饮食参数处于所述饮食控制标准中相应参考饮食参数的设定控制范围内,则确定所述选定饮食相对所述饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食达标;否则,
确定所述选定饮食相对所述饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食不达标。
第三方面,本发明实施例还提供了一种设备,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如上所述的饮食控制方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上所述的饮食控制方法。
本发明实施例通过获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据,根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准,根据饮食属性数据,确定选定饮食对应的饮食参数信息,并基于饮食控制标准和饮食参数信息,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果。本发明实施例可以根据用户不同的身体需求为用户提供不同的饮食控制标准,并判定选定饮食是否达标,输出了更直观科学的、用户能理解的营养指标,可以帮助用户更好的理解食品中主要的元素和功能,将运动与饮食内容结合,并且帮助用户更好的应用理论知识,便捷有效的选择食品。
附图说明
图1为本发明实施例一中的饮食控制方法的流程图;
图2为本发明实施例二中的饮食控制方法的流程图;
图3为本发明实施例二中的扛饿指数对比的示意图;
图4为本发明实施例三中的饮食控制装置的结构示意图;
图5为本发明实施例四中的设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一中的饮食控制方法的流程图,本实施例可适用于实现饮食控制的情况,该方法可以由饮食控制装置执行,该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现,该装置可配置于设备中,例如该设备可以为电脑、手机、平板电脑和智能穿戴式设备等。如图1所示,该方法具体可以包括:
S110、获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据。
其中,饮食控制目标为用户想要实现的不同需求和目标,具体的目标可以根据实际情况进行设定,本实施例中以减脂、塑形或增肌为例进行说明。选定饮食可以为用户当前选择的食物,可以为一餐食物,也可以为一天的食物,具体的选定饮食根据用户的实际情况进行设定。饮食属性数据可以为用户选定饮食的相关属性数据,例如选定饮食的热量含量、蛋白质含量、膳食纤维含量或脂肪含量,以及选定饮食的碳水化合物含量或重量等,饮食属性数据的具体类型本实施例中不作限定。
本实施例中可以通过预设的应用程序或者算法获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据。
S120、根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准。
可选地,根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准,包括:确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,其中,参考饮食参数信息包括下述至少一项参考饮食参数:参考营养素摄入量、参考摄入热量、参考扛饿指数和参考血糖稳定指数;根据参考饮食参数信息,确定用户对应的饮食控制标准。
进一步的,当参考饮食参数为参考摄入热量时,确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:根据用户的身体数据和日常参考摄入热量计算公式,得到用户的日常参考摄入热量,其中身体数据包括性别、体重、身高和年龄;根据日常参考摄入热量及参考摄入热量计算公式,确定用户对应饮食控制目标的参考摄入热量。
其中,身体数据中的性别包括男性和女性两种,体重的单位为千克(Kg),身高的单位为厘米(cm),年龄的单位为岁。可以理解的是,身体数据还可以包括其他跟用户身体相关的数据,本实施例中对此不作限定。参考摄入热量为用户每日的摄取食物的参考热量,参考摄入热量的单元均为千卡(kcal)。
日常参考摄入热量计算公式可以表示为:
M=66.47+13.75×X+5×Y-6.67×Z和F=655.1+9.56×X+1.85×Y-4.68×Z,其中M表示性别为男的日常参考摄入热量,F表示性别为女的日常参考摄入热量,X表示体重,Y表示身高,Z表示年龄。M和F的单位为千卡(kcal),计算出的M、F的值四舍五入后取整数。
饮食控制目标分别为减脂、塑形或增肌时的参考摄入热量是基于日常参考摄入热量得到的。当饮食控制目标为减脂时,参考摄入热量的值为一个范围,从a-70到a,a的取值在男性时a=M-300,在女性时a=F-50,其中若a<1300时,按1300计算;若a>2000,按2000计算。当饮食控制目标为塑形时,参考摄入热量的值为一个范围,从b-90到b,b的取值在男性时b=M+200,在女性时b=F+400,其中若b<1600时,按1600计算;若b>2550,按2550计算。当饮食控制目标为增肌时,参考摄入热量的值为一个范围,从c-100到c,c的取值在男性时c=M+500,在女性时c=F+700,其中若c<1900时,按1900计算;若c>2750,按2750计算。
进一步的,当参考饮食参数为参考营养素摄入量时,确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:根据参考摄入热量及营养素计算公式,获得用户对应饮食控制目标的参考营养素摄入量,其中,营养素包括碳水、蛋白和脂肪中的至少一项。
其中,营养素包括碳水、蛋白和脂肪中的至少一项,一般三种都包括,称为三大营养素。本实施例中的参考营养素摄入量可以包括减脂参考营养素摄入量、塑形参考营养素摄入量和增肌参考营养素摄入量。本实施例中营养素的摄入量的单位为克(g)。
具体的,减脂时,碳水、蛋白和脂肪的摄入比例为:碳水:蛋白:脂肪=5:2.5:2.5,具体碳水的摄入量d1=a×50%/4,蛋白的摄入量e1=a×25%/4,脂肪的摄入量f1=a×25%/9,a为减脂时对应的参考摄入热量中的一个值。塑形时,碳水、蛋白和脂肪的摄入比例为:碳水:蛋白:脂肪=5.5:2:2.5,具体碳水的摄入量d2=b×55%/4,蛋白的摄入量e2=b×20%/4,脂肪的摄入量f2=b×25%/9,b为塑形时对应的参考摄入热量中的一个值。增肌时,碳水、蛋白和脂肪的摄入比例为:碳水:蛋白:脂肪=6:2:2,具体碳水的摄入量d3=c×60%/4,蛋白的摄入量e3=c×20%/4,脂肪的摄入量f3=c×20%/9,c为增肌时对应的参考摄入热量中的一个值。
进一步的,当参考饮食参数为参考扛饿指数时,确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:根据参考摄入热量及参考扛饿指数计算公式,获得用户对应饮食控制目标的参考扛饿指数。其中,参考扛饿指数计算公式可以表示为K=J×m/100,其中K表示参考扛饿指数,J表示参考摄入热量,m表示扛饿因子,当饮食控制目标为减脂时,m>2.1,当饮食控制目标为塑形时,2.0<m<2.7,当饮食控制目标为增肌时,m<2.1,具体扛饿因子的取值可以根据实际情况进行设定。
进一步的,当参考饮食参数为参考血糖稳定指数时,确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:根据预设的饮食控制目标与血糖稳定指数的关联表,确定用户对应饮食控制目标的参考血糖稳定指数。其中,预设的饮食控制目标与血糖稳定指数的关联表表示了各饮食控制目标对应的血糖稳定指数的范围,减脂时对应高血糖稳定指数,塑形时对应中高血糖稳定指数,增肌时对血糖稳定指数无要求。参考性的,血糖稳定指数的范围大于2.5是高血糖稳定指数,1.5—2.5是中血糖稳定指数,小于1.5是低血糖稳定指数。因此根据用户对应的饮食控制目标即可得到参考血糖稳定指数的范围,具体为减脂时参考血糖稳定指数大于2.5,塑形时参考血糖稳定指数大于1,增肌时参考血糖稳定指数无要求。
进一步的,根据参考饮食参数信息,确定用户对应的饮食控制标准,包括:获取参考饮食参数信息中参考饮食参数在饮食控制目标下对应的权重值,并基于权重值确定用户对应的饮食控制标准。其中,参考饮食参数信息中参考饮食参数在饮食控制目标下对应的权重值可以预先根据实际情况进行设定,例如增肌时,参考摄入热量和参考扛饿指数的权重值可以设置为较高,参考营养素摄入量的权重值设置为较低,参考血糖稳定指数的权重值设置为0。
S130、根据饮食属性数据,确定选定饮食对应的饮食参数信息。
其中,饮食参数信息可以包括营养素摄入量、摄入热量、扛饿指数和血糖稳定指数,与参考饮食参数信息的种类相对应。
根据获取到的饮食属性数据,通过预设的程序或算法计算可以得到用户选定饮食对应的营养素摄入量、摄入热量、扛饿指数和血糖稳定指数,其中饮食属性数据可以为用户选定饮食的相关属性数据,例如选定饮食的热量含量、蛋白质含量、膳食纤维含量或脂肪含量,以及选定饮食的碳水化合物含量或重量等。
S140、基于饮食控制标准和饮食参数信息,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果。
具体的,根据用户的饮食控制标准和饮食参数,确定饮食数据是否满足饮食控制目标,包括:若饮食参数处于饮食控制标准中相应参考饮食参数的设定控制范围内,则确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食达标;否则,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食不达标。
本发明实施例通过获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据,根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准,根据饮食属性数据,确定选定饮食对应的饮食参数信息,并基于饮食控制标准和饮食参数信息,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果。本发明实施例可以根据用户不同的身体需求为用户提供不同的饮食控制标准,并判定选定饮食是否达标,输出了更直观科学的、用户能理解的营养指标,可以帮助用户更好的理解食品中主要的元素和功能,将运动与饮食内容结合,并且帮助用户更好的应用理论知识,便捷有效的选择食品。
实施例二
图2为本发明实施例二中的饮食控制方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上,对上述饮食控制方法进行了具体化。相应的,如图2所示,本实施例的方法具体包括:
S210、获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据。
其中,饮食控制目标为用户想要实现的不同需求和目标,具体的目标可以根据实际情况进行设定,本实施例中以减脂、塑形或增肌为例进行说明。本实施例中可以通过预设的应用程序或者算法获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据。
S220、确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息。
其中,参考饮食参数信息包括下述至少一项参考饮食参数:参考营养素摄入量、参考摄入热量、参考扛饿指数和参考血糖稳定指数。
进一步的,当参考饮食参数为参考摄入热量时,确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:根据用户的身体数据和日常参考摄入热量计算公式,得到用户的日常参考摄入热量,其中身体数据包括性别、体重、身高和年龄;根据日常参考摄入热量及参考摄入热量计算公式,确定用户对应饮食控制目标的参考摄入热量。
进一步的,当参考饮食参数为参考营养素摄入量时,确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:根据参考摄入热量及营养素计算公式,获得用户对应饮食控制目标的参考营养素摄入量,其中,营养素包括碳水、蛋白和脂肪中的至少一项。
进一步的,当参考饮食参数为参考扛饿指数时,确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:根据参考摄入热量及参考扛饿指数计算公式,获得用户对应饮食控制目标的参考扛饿指数。
进一步的,当参考饮食参数为参考血糖稳定指数时,确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:根据预设的饮食控制目标与血糖稳定指数的关联表,确定用户对应饮食控制目标的参考血糖稳定指数。
具体的,通过表格来对参考饮食参数信息进行说明。
表1减脂时午餐的参考饮食参数信息
表2塑形时午餐的参考饮食参数信息
表3增肌时午餐的参考饮食参数信息
表1-表3代表了用户分别在减脂、塑形和增肌时午餐的参考饮食参数信息。
表4减脂时晚餐的参考饮食参数信息
表5塑形时晚餐的参考饮食参数信息
表6增肌时晚餐的参考饮食参数信息
表4-6代表了用户分别在减脂、塑形和增肌时晚餐的参考饮食参数信息。
示例性的,若一个女性用户,25岁,身高为160cm,体重为58kg,饮食控制目标为减脂,计算得到的一日参考摄入热量为:1300kcal~1339kcal(不满1300kcal,按1300kcal计);午餐参考摄入热量为:390kcal~536kcal(1300kcal×0.3=390kcal,1339kcal×0.4=536kcal);参考扛饿指数最小值:390×2.1/100=8.2,因此减脂午餐的参考摄入热量为390kcal~536kcal、参考扛饿指数>8.2、参考血糖稳定指数>2.5。又如,若一个女性用户,25岁,身高为160cm,体重为50kg,饮食控制目标塑形,计算得到的一日参考摄入热量为:1622kcal~1712kcal;午餐参考摄入热量为:487kcal~685kcal(1622kcal×0.3=487kcal,1712kcal×0.4=685kcal);参考扛饿指数最小值:487×2.0/100=9.7,参考扛饿指数最大值:685×2.7/100=18.5,因此塑形午餐的参考摄入热量为487kcal~685kcal、参考扛饿指数为9.7~18.5、参考血糖稳定指数>1。再如,若一个男性用户,25岁,身高为175cm,体重为70kg,饮食控制目标为增肌,计算得到的一日参考摄入热量为:2137kcal~2237kcal;午餐参考摄入热量为:641kcal~895kcal(2137kcal×0.3=641kcal,2237kcal×0.4=895kcal);参考扛饿指数最大值:895×2.1/100=18.8,因此增肌午餐的参考摄入热量为641kcal~895kcal、参考扛饿指数<18.8。
S230、根据参考饮食参数信息,确定用户对应的饮食控制标准。
进一步的,根据参考饮食参数信息,确定用户对应的饮食控制标准,包括:获取参考饮食参数信息中参考饮食参数在饮食控制目标下对应的权重值,并基于权重值确定用户对应的饮食控制标准。
S230之后,可以并列执行S241和S242,S241和S242的执行无先后顺序。此外S230之后,还可以包括通过预设的程序或算法计算可以得到用户选定饮食对应的营养素摄入量和摄入热量。
S241、根据扛饿数据和扛饿指数计算公式,得到选定饮食的扛饿指数。
本实施例对扛饿指数(即饱腹感)的计算进行具体说明。与饱腹感相关的因素分为主观和客观两种因素,主观上对食物的喜好、食物口味和消化速率差异,每个人的主观差异较大,较难控制变量,因此本实施例中仅研究食物的客观指标,而客观上,在固定热量的情况下,食物体积越大,则饱腹感越强;蛋白质、膳食纤维含量越高,则饱腹感越强;脂肪含量越高,则食物体积越小,则饱腹感越弱。
其中,扛饿数据包括热量、蛋白质、膳食纤维和脂肪。本实施例中的选定饮食可以为用户一餐(如沙拉、谷物饭或手卷等)的食物,也可以为用户一天的食物,选定饮食中包括的食物类别本实施例中不作限定。
扛饿指数计算公式可以表示为:
A=[max(0.5,min(5,41.7/B^0.7+0.05×C+6.17e-4×D^3-7.25e-6×G^3+0.617))]×H/100;
其中,A表示扛饿指数,B表示每100g选定饮食的热量(kcal),C表示每100g选定饮食的蛋白质含量(g),D表示每100g选定饮食的膳食纤维含量(g),G表示每100g选定饮食的脂肪含量(g),H表示选定饮食的总热量(kcal)。中括号中计算得到的可以称为扛饿因子。
示例性的,参见图3,图3为本发明实施例二中的扛饿指数对比的示意图,图中为两份烤蔬菜鸡肉沙拉的食材、营养素、扛饿指数和扛饿指数×能量的对比,图中可以看出烤蔬菜鸡肉沙拉2中鸡胸肉的重量从95克减少至30克,菠萝的重量从30克增加到45克,胡萝卜的重量从20克增加到50克,西兰花的重量从30克增加到50克,但是总的重量不变,理论上烤蔬菜鸡肉沙拉2比烤蔬菜鸡肉沙拉1的扛饿指数降低,实际测出的结果与理论相符。
若将图3中烤蔬菜鸡肉沙拉2中的鸡胸肉修改为相同重量的三文鱼,即烤蔬菜鸡肉沙拉2变为烤蔬菜三文鱼沙拉3,其他食材的重量均相同,则计算出的烤蔬菜鸡肉沙拉1的扛饿指数为2.5,烤蔬菜三文鱼沙拉3的扛饿指数为2.4,相差不大。若将图3中烤蔬菜鸡肉沙拉2替换为三文鱼谷物饭4,三文鱼谷物饭4中的食材与烤蔬菜鸡肉沙拉1中的食材相差较大,虽然三文鱼谷物饭4的扛饿指数为2.6,与烤蔬菜鸡肉沙拉1的扛饿指数2.5相差不大,但是因为三文鱼谷物饭4的热量478大于烤蔬菜鸡肉沙拉1的热量420,因此三文鱼谷物饭4比烤蔬菜鸡肉沙拉1更扛饿。
又如,100克魔芋面对比10克巧克力,100克魔芋面的热量为16,蛋白质和脂肪均为零,膳食纤维为8,扛饿指数为5.0,扛饿指数×能量为80,10克巧克力的热量为516,蛋白质为4.2,脂肪为30,膳食纤维为5.9,扛饿指数为1.3,扛饿指数×能量为66.3,理论上100克魔芋面比10克巧克力的扛饿能力更强,实际测出的结果与理论相符。
S242、根据血糖数据和血糖稳定指数计算公式,得到选定饮食的血糖稳定指数。
目前,与血糖有关的指标为血糖指数(Glycemic Index,GI)和血糖负荷(GlycemicLoad,GL)。血糖指数是指含有50g碳水化合物的某食物,相对于含有50g的碳水化合物的葡萄糖的升血糖能力(血糖升高的幅度和速度)。血糖指数主要体现的是食物中的碳水化合物对血糖的影响,没有考虑食物实际吃了多少以及食物的碳水化合物含量,而影响血糖指数的因素可以包括含糖种类、膳食纤维含量、脂肪含量、蛋白质含量、食物形状、食物物理特性、食物加工程度以及个体差异等因素。血糖负荷是对血糖指数的调整,考虑了食物碳水化合物的含量,血糖负荷的计算公式为:GL=GI×J/100,其中J表示食物碳水化合物含量,单位为克(g)。血糖负荷的分级为:当GL大于或等于20,食物为高血糖负荷食物;当GL大于10小于20时,食物为中血糖负荷食物;当GL小于或等于10时,食物为低血糖负荷食物。
在上述与血糖有关的指标的基础上,本实施例中提出一种血糖稳定指数的概念来对血糖指标进行说明。
选定饮食中可以包括多种食物,采集每一种食物的碳水化合物含量和重量,碳水化合物含量和重量的单位均为克。其中,一种食物的血糖稳定指数计算公式可以表示为:GX=10000/GL=1000/(GL×食物重量)=10000/(GI×食物碳水化合物含量×食物重量),其中GX表示该种食物的血糖稳定指数,GL表示该种食物的血糖负荷,GI表示该种食物的血糖指数。
用户的选定饮食可以由多种食物组成,因此每份饭的选定饮食的血糖稳定指数计算公式可以表示为:GXz=Gx1+Gx2+……+Gxi,其中GXz表示,每份食物的血糖稳定指数,GXi表示第i种食物计算得到的血糖稳定指数,i的值为1到M,M为食物种类的数量。血糖稳定指数的整体范围是从0.8-111。
参考性的,血糖稳定指数的范围大于2.5是高血糖稳定指数,1.5-2.5是中血糖稳定指数,小于1.5是低血糖稳定指数。
示例性的,高血糖稳定指数的示例为一份300g蔬菜沙拉,大概满足加餐的量,假设蔬菜是生菜,其血糖指数为15,碳水化合物含量为2%,重量为300g,热量为48kcal,则代入上述血糖稳定指数计算公式中可以得到GXz=10000/(15×2%×300)=111;低血糖稳定指数一个示例为200g馒头,约460千卡,大概满足一餐热量,血糖指数为88,碳水化合物含量为47%,重量为200g,热量为460kcal,则代入上述血糖稳定指数计算公式中可以得到GXz=10000/(88×47%×200)=1.2;低血糖稳定指数另一示例为一包500kcal的葡萄糖,大概满足一餐热量,血糖指数为100,碳水化合物含量为100%,重量为125g,热量为500kcal,则代入上述血糖稳定指数计算公式中可以得到GXz=10000/(100×100%×125)=0.8。
S250、饮食参数是否处于饮食控制标准中相应参考饮食参数的设定控制范围内。
判断用户选定饮食的饮食参数是否处于饮食控制标准中相应参考饮食参数的设定控制范围内,若各饮食参数均处于相应参考饮食参数的设定控制范围内,则执行S260,否则执行S270。
S260、确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食达标。
S270、确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食不达标。
具体的,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食不达标,可以包括:确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食不达标;或者,根据设定控制范围确定选定饮食的调整目标,直接将选定饮食的调整目标作为选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果;或者,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食不达标,并根据设定控制范围确定选定饮食的调整目标。
其中,选定饮食的调整目标为根据用户选定饮食的饮食参数与饮食控制标准中相应参考饮食参数的设定控制范围确定。例如,若用户的午餐参考摄入热量为390kcal至536kcal,选定饮食(一份午餐)的摄入热量为200kcal,则调整目标确定为190kcal至336kcal。
本发明实施例通过获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据,根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准,根据饮食属性数据,确定选定饮食对应的饮食参数信息,并基于饮食控制标准和饮食参数信息,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果。本发明实施例可以根据用户不同的身体需求为用户提供不同的饮食控制标准,并判定选定饮食是否达标,输出了更直观科学的、用户能理解的营养指标,可以帮助用户更好的理解食品中主要的元素和功能,将运动与饮食内容结合,并且帮助用户更好的应用理论知识,便捷有效的选择食品。
实施例三
图4为本发明实施例三中的饮食控制装置的结构示意图,本实施例可适用于实现饮食控制的情况。本发明实施例所提供的饮食控制装置可执行本发明任意实施例所提供的饮食控制方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。该装置具体包括数据获取模块310、标准模块320、饮食信息模块330和达标判定模块340,其中:
数据获取模块310,用于获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据;
标准模块320,用于根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准;
饮食信息模块330,用于根据饮食属性数据,确定选定饮食对应的饮食参数信息;
达标判定模块340,用于基于饮食控制标准和饮食参数信息,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果。
本发明实施例通过获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据,根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准,根据饮食属性数据,确定选定饮食对应的饮食参数信息,并基于饮食控制标准和饮食参数信息,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果。本发明实施例可以根据用户不同的身体需求为用户提供不同的饮食控制标准,并判定选定饮食是否达标,输出了更直观科学的、用户能理解的营养指标,可以帮助用户更好的理解食品中主要的元素和功能,将运动与饮食内容结合,并且帮助用户更好的应用理论知识,便捷有效的选择食品。
进一步的,标准模块320包括:
参考饮食信息单元,用于确定用户对应饮食控制目标的参考饮食参数信息,其中,饮食控制目标为减脂、塑形或增肌,参考饮食参数信息包括下述至少一项参考饮食参数:参考营养素摄入量、参考摄入热量、参考扛饿指数和参考血糖稳定指数;
标准确定单元,用于根据参考饮食参数信息,确定用户对应的饮食控制标准。
进一步的,参考饮食信息单元包括参考摄入热量子单元,参考摄入热量子单元具体用于:参考饮食参数为参考摄入热量时,
根据用户的身体数据和日常参考摄入热量计算公式,得到用户的日常参考摄入热量,其中身体数据包括性别、体重、身高和年龄;
根据日常参考摄入热量及参考摄入热量计算公式,确定用户对应饮食控制目标的参考摄入热量。
进一步的,参考饮食信息单元包括参考营养素摄入量子单元,参考营养素摄入量子单元具体用于:参考饮食参数为参考营养素摄入量时,
根据参考摄入热量及营养素计算公式,获得用户对应饮食控制目标的参考营养素摄入量,其中,营养素包括碳水、蛋白和脂肪中的至少一项。
进一步的,参考饮食信息单元包括参考扛饿指数子单元,参考扛饿指数子单元具体用于:参考饮食参数为参考扛饿指数时,
根据参考摄入热量及参考扛饿指数计算公式,获得用户对应饮食控制目标的参考扛饿指数。
进一步的,参考饮食信息单元包括参考血糖稳定指数子单元,参考血糖稳定指数子单元具体用于:参考饮食参数为参考血糖稳定指数时,
根据预设的饮食控制目标与血糖稳定指数的关联表,确定用户对应饮食控制目标的参考血糖稳定指数。
进一步的,标准确定单元具体用于:
获取参考饮食参数信息中参考饮食参数在饮食控制目标下对应的权重值,并基于权重值确定用户对应的饮食控制标准。
进一步的,饮食信息模块330包括扛饿指数单元,扛饿指数单元具体用于:当饮食属性数据为扛饿数据时,饮食参数信息为扛饿指数,
根据扛饿数据和扛饿指数计算公式,得到选定饮食的扛饿指数,扛饿数据包括热量、蛋白质、膳食纤维和脂肪。
进一步的,扛饿指数计算公式表示为:
A=[max(0.5,min(5,41.7/B^0.7+0.05×C+6.17e-4×D^3-7.25e-6×G^3+0.617))]×H/100;
其中,A表示扛饿指数,B表示每100g选定饮食的热量(kcal),C表示每100g选定饮食的蛋白质含量(g),D表示每100g选定饮食的膳食纤维含量(g),G表示每100g选定饮食的脂肪含量(g),H表示选定饮食的总热量(kcal)。
进一步的,饮食信息模块330包括血糖稳定指数单元,血糖稳定指数单元具体用于:当饮食属性数据为血糖数据时,饮食参数信息为血糖稳定指数,
根据血糖数据和血糖稳定指数计算公式,得到选定饮食的血糖稳定指数,血糖数据包括摄取食物中每一种食物的碳水化合物含量和重量。
进一步的,达标判定模块340具体用于:
若饮食参数处于饮食控制标准中相应参考饮食参数的设定控制范围内,则确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食达标;否则,
确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食不达标。
本发明实施例所提供的饮食控制装置可执行本发明任意实施例所提供的饮食控制方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图5为本发明实施例四中的设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性设备412的框图。图5显示的设备412仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,设备412以通用设备的形式表现。设备412的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器416,存储装置428,连接不同***组件(包括存储装置428和处理器416)的总线418。
总线418表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储装置总线或者存储装置控制器,***总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry SubversiveAlliance,ISA)总线,微通道体系结构(Micro Channel Architecture,MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association,VESA)局域总线以及***组件互连(Peripheral Component Interconnect,PCI)总线。
设备412典型地包括多种计算机***可读介质。这些介质可以是任何能够被设备412访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
存储装置428可以包括易失性存储器形式的计算机***可读介质,例如随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)430和/或高速缓存存储器432。设备412可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例,存储***434可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘,例如只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM),数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory,DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线418相连。存储装置428可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块442的程序/实用工具440,可以存储在例如存储装置428中,这样的程序模块442包括但不限于操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块442通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
设备412也可以与一个或多个外部设备414(例如键盘、指向终端、显示器424等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该设备412交互的终端通信,和/或与使得该设备412能与一个或多个其它计算终端进行通信的任何终端(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口422进行。并且,设备412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network,LAN),广域网(Wide Area Network,WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图5所示,网络适配器420通过总线418与设备412的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合设备412使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、终端驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID)***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
处理器416通过运行存储在存储装置428中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的饮食控制方法,该方法包括:
获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据;
根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准;
根据饮食属性数据,确定选定饮食对应的饮食参数信息;
基于饮食控制标准和饮食参数信息,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果。
实施例五
本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的饮食控制方法,该方法包括:
获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据;
根据饮食控制目标,确定用户对应的饮食控制标准;
根据饮食属性数据,确定选定饮食对应的饮食参数信息;
基于饮食控制标准和饮食参数信息,确定选定饮食相对饮食控制目标的达标判定结果。
本发明实施例的计算机存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或终端上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (14)

1.一种饮食控制方法,其特征在于,包括:
获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据;
根据所述饮食控制目标,确定所述用户对应的饮食控制标准;
根据所述饮食属性数据,确定所述选定饮食对应的饮食参数信息;
基于所述饮食控制标准和饮食参数信息,确定所述选定饮食相对所述饮食控制目标的达标判定结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述饮食控制目标,确定所述用户对应的饮食控制标准,包括:
确定所述用户对应所述饮食控制目标的参考饮食参数信息,其中,所述饮食控制目标为减脂、塑形或增肌,所述参考饮食参数信息包括下述至少一项参考饮食参数:参考营养素摄入量、参考摄入热量、参考扛饿指数和参考血糖稳定指数;
根据所述参考饮食参数信息,确定所述用户对应的饮食控制标准。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述参考饮食参数为所述参考摄入热量时,
确定所述用户对应所述饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:
根据所述用户的身体数据和日常参考摄入热量计算公式,得到所述用户的日常参考摄入热量,其中所述身体数据包括性别、体重、身高和年龄;
根据所述日常参考摄入热量及参考摄入热量计算公式,确定所述用户对应所述饮食控制目标的参考摄入热量。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述参考饮食参数为所述参考营养素摄入量时,
确定所述用户对应所述饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:
根据所述参考摄入热量及营养素计算公式,获得所述用户对应所述饮食控制目标的参考营养素摄入量,其中,所述营养素包括碳水、蛋白和脂肪中的至少一项。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述参考饮食参数为参考扛饿指数时,
确定所述用户对应所述饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:
根据所述参考摄入热量及参考扛饿指数计算公式,获得所述用户对应所述饮食控制目标的参考扛饿指数。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述参考饮食参数为参考血糖稳定指数时,
确定所述用户对应所述饮食控制目标的参考饮食参数信息,包括:
根据预设的饮食控制目标与血糖稳定指数的关联表,确定所述用户对应所述饮食控制目标的参考血糖稳定指数。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述参考饮食参数信息,确定所述用户对应的饮食控制标准,包括:
获取参考饮食参数信息中参考饮食参数在所述饮食控制目标下对应的权重值,并基于所述权重值确定所述用户对应的饮食控制标准。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述饮食属性数据为扛饿数据时,所述饮食参数信息为扛饿指数,
根据所述饮食属性数据,确定所述选定饮食对应的饮食参数信息,包括:
根据所述扛饿数据和扛饿指数计算公式,得到所述选定饮食的扛饿指数,所述扛饿数据包括热量、蛋白质、膳食纤维和脂肪。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,
所述扛饿指数计算公式表示为:
A=[max(0.5,min(5,41.7/B^0.7+0.05×C+6.17e-4×D^3-7.25e-6×G^3+0.617))]×H/100;
其中,A表示扛饿指数,B表示每100g所述选定饮食的热量(kcal),C表示每100g所述选定饮食的蛋白质含量(g),D表示每100g所述选定饮食的膳食纤维含量(g),G表示每100g所述选定饮食的脂肪含量(g),H表示所述选定饮食的总热量(kcal)。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述饮食属性数据为血糖数据时,所述饮食参数信息为血糖稳定指数,
根据所述饮食属性数据,确定所述选定饮食对应的饮食参数信息,包括:
根据所述血糖数据和血糖稳定指数计算公式,得到所述选定饮食的血糖稳定指数,所述血糖数据包括所述摄取食物中每一种食物的碳水化合物含量和重量。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述饮食控制标准和饮食参数信息,确定所述选定饮食相对所述饮食控制目标的达标判定结果,包括:
若所述饮食参数处于所述饮食控制标准中相应参考饮食参数的设定控制范围内,则确定所述选定饮食相对所述饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食达标;否则,
确定所述选定饮食相对所述饮食控制目标的达标判定结果为选定饮食不达标。
12.一种饮食控制装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取用户的饮食控制目标和选定饮食的饮食属性数据;
标准模块,用于根据所述饮食控制目标,确定所述用户对应的饮食控制标准;
饮食信息模块,用于根据所述饮食属性数据,确定所述选定饮食对应的饮食参数信息;
达标判定模块,用于基于所述饮食控制标准和饮食参数信息,确定所述选定饮食相对所述饮食控制目标的达标判定结果。
13.一种设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-11中任一所述的饮食控制方法。
14.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-11中任一所述的饮食控制方法。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110391012A (zh) * 2019-07-29 2019-10-29 广东美的白色家电技术创新中心有限公司 一种食材的血糖生成指数的等级确定方法及装置
CN111540438A (zh) * 2020-04-22 2020-08-14 北京字节跳动网络技术有限公司 一种资源配置方法、装置、电子设备及存储介质
CN112071395A (zh) * 2020-05-09 2020-12-11 和逊数字健康科技(深圳)有限公司 食物质量评估方法、终端设备和计算机可读存储介质
CN112349388A (zh) * 2020-12-02 2021-02-09 西湖大学 一种用于血糖的数据处理方法、装置、存储介质以及电子设备
CN112420159A (zh) * 2019-08-20 2021-02-26 广东美的白色家电技术创新中心有限公司 一种能量需求计算处理方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108665960A (zh) * 2018-04-28 2018-10-16 见道(杭州)科技有限公司 一种健康管理方法及装置
CN108877896A (zh) * 2018-06-01 2018-11-23 四川黑石曼吉健康科技有限公司 一种人工智能生成体重管理方法
CN109036512A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 成都尚医信息科技有限公司 一种用于减重的膳食评分方法及实现该方法的装置
CN109243580A (zh) * 2018-11-01 2019-01-18 广州仁生健康科技有限公司 一种降血糖的智能营养配餐***及饮食管理方法
CN109273070A (zh) * 2018-09-06 2019-01-25 北京好价网络科技有限公司 饮食营养分析***及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108665960A (zh) * 2018-04-28 2018-10-16 见道(杭州)科技有限公司 一种健康管理方法及装置
CN108877896A (zh) * 2018-06-01 2018-11-23 四川黑石曼吉健康科技有限公司 一种人工智能生成体重管理方法
CN109036512A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 成都尚医信息科技有限公司 一种用于减重的膳食评分方法及实现该方法的装置
CN109273070A (zh) * 2018-09-06 2019-01-25 北京好价网络科技有限公司 饮食营养分析***及方法
CN109243580A (zh) * 2018-11-01 2019-01-18 广州仁生健康科技有限公司 一种降血糖的智能营养配餐***及饮食管理方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110391012A (zh) * 2019-07-29 2019-10-29 广东美的白色家电技术创新中心有限公司 一种食材的血糖生成指数的等级确定方法及装置
CN112420159A (zh) * 2019-08-20 2021-02-26 广东美的白色家电技术创新中心有限公司 一种能量需求计算处理方法及装置
CN111540438A (zh) * 2020-04-22 2020-08-14 北京字节跳动网络技术有限公司 一种资源配置方法、装置、电子设备及存储介质
CN111540438B (zh) * 2020-04-22 2023-05-09 北京字节跳动网络技术有限公司 一种资源配置方法、装置、电子设备及存储介质
CN112071395A (zh) * 2020-05-09 2020-12-11 和逊数字健康科技(深圳)有限公司 食物质量评估方法、终端设备和计算机可读存储介质
CN112349388A (zh) * 2020-12-02 2021-02-09 西湖大学 一种用于血糖的数据处理方法、装置、存储介质以及电子设备

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