一种幼儿个体化营养膳食配餐系统及方法与流程

本发明涉及膳食配餐领域，具体涉及一种幼儿个体化营养膳食配餐系统及方法。

背景技术：

1、托幼机构与幼儿园的集体膳食长期沿用按固定年龄段统一配餐的一刀切模式，同一餐食被提供给所有同龄幼儿，而忽视了即便月龄相近的幼儿在生长发育水平、营养状况与体征表现上均存在显著的个体差异。事实上，依据《7岁以下儿童生长发育参照标准》，同月龄幼儿的身高、体重、头围测量值可能分处生长标准的不同百分位，部分幼儿面临生长迟缓或低体重，部分则呈现超重肥胖倾向；与此同时，通过每日晨检可观察到幼儿存在特定的体征表现，如面色、头围、指甲、皮肤、咽喉等部位的状态变化，这些体征表现往往与某一种或某几种营养素的缺乏存在关联。要实现真正适配个体的营养膳食，必须统筹三方面数据：一是幼儿体格测量值与生长发育参照标准的比对结果，二是由体征表现反推的营养素缺乏特征，三是食材营养成分与膳食营养素参考摄入量之间的匹配关系，三者构成体征-营养-食材的耦合关系。然而在现有实践中，上述三方面数据通常散落在不同岗位、由不同人员凭个人经验手工处理--保健人员对照生长标准做人工评估，教师凭观察记录体征，食堂人员凭经验从食材库中挑选食材，各处理环节相互割裂、评判标准不统一、结果高度依赖操作人员的主观经验，导致配餐对个体差异的适配性差、可重复性与一致性低，且难以在机构层面规模化推广。尽管市面上已出现若干电子配餐辅助工具，但其大多仅将人工经验规则化录入，缺乏一种能够将体格测量数据、生长发育参照标准、体征-营养素关联关系、食材-营养素含量矩阵以及膳食营养素参考摄入量等多元数据结构进行统一存储，并由多个功能模块协同调度的系统架构，因而无法自动完成从幼儿个体体征数据到靶向强化带量食谱的生成、推送与展示，个体化精准配餐始终难以真正落地。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种幼儿个体化营养膳食配餐系统及方法，以解决现有配餐依赖人工经验、环节割裂、难以适配个体差异的问题。

2、为实现上述目的，采用如下技术方案。

3、一种幼儿个体化营养膳食配餐系统，包括处理器、非瞬时计算机可读存储介质、晨检数据采集接口、体征测量设备接口、家长端通信接口与显示单元，所述晨检数据采集接口、体征测量设备接口、家长端通信接口与显示单元均通信连接所述处理器；

4、所述非瞬时计算机可读存储介质存储有计算机程序、食材-营养素含量矩阵、幼儿体征表现与缺乏营养素类型的关联映射表以及膳食营养素参考摄入量数据库；

5、所述处理器执行所述计算机程序，依次调用基础信息获取单元、生长发育参照标准对照单元、体征采集单元、体征-营养素映射单元、食材筛选单元与食谱生成单元协同执行幼儿个体化营养膳食配餐处理，按照靶向强化规则利用补充食材集合生成幼儿带量营养食谱；

6、所述家长端通信接口将幼儿带量营养食谱推送至家长端，所述显示单元显示幼儿生长水平数据、幼儿营养状况数据与幼儿带量营养食谱。

7、可选的，所述体征采集单元包括晨检录入子单元与测量设备导入子单元，所述晨检录入子单元通过晨检数据采集接口获取由教师终端录入的幼儿晨检体征录入数据，所述测量设备导入子单元通过体征测量设备接口获取由身高测量设备、体重测量设备与头围测量设备导入的幼儿身高测量值、幼儿体重测量值与幼儿头围测量值的测量设备数据，所述体征采集单元将幼儿晨检体征录入数据与测量设备数据封装为结构化幼儿体征数据包并存储至存储器，所述幼儿体征数据包供生长发育参照标准对照单元与体征-营养素映射单元调用。

8、可选的，所述生长发育参照标准对照单元将幼儿身高测量值、幼儿体重测量值与幼儿头围测量值输入生长发育参照标准数据库执行查表比对计算，得到包含身高生长水平、体重生长水平、头围生长水平与营养状况分项的幼儿生长水平数据与幼儿营养状况数据，并将幼儿当前追踪周期的生长速率与标准生长曲线进行对比生成幼儿生长速度对比图，所述显示单元显示幼儿生长速度对比图，所述生长发育参照标准数据库以幼儿年龄与幼儿月龄为联合索引存储生长水平参照值并供查表比对计算调用。

9、可选的，所述体征-营养素映射单元中预置的关联映射表记录有幼儿体征表现与缺乏营养素类型的对应关系，所述对应关系包括：当生长发育参照标准对照单元判定幼儿身高体重处于第三百分位以下时映射至缺乏优质蛋白质与钙，当幼儿头围生长水平处于迟缓区间时映射至缺乏dha与b族维生素，当幼儿面色呈现苍黄表现时映射至缺乏铁、维生素c与叶酸，以及记录有别种体征表现与缺乏营养素类型之间的别种映射规则；

10、所述体征-营养素映射单元采用体征-营养素关联匹配算法在关联映射表中检索匹配幼儿体征表现数据以得到幼儿缺乏营养素类型数据。

11、可选的，所述食材筛选单元中预置的食材-营养素含量矩阵记为x，矩阵x包含i行食材与k列营养素，矩阵元素x_{i,k}表示第i种食材中第k种营养素的含量数值；

12、所述食材筛选单元根据幼儿缺乏营养素类型数据，在矩阵x中执行分类筛选算法，筛选得到富含缺乏营养素的b类食材、促进缺乏营养素吸收的c类食材以及抑制缺乏营养素吸收的d类食材并各自按对应营养素含量数值由高至低排序以构成补充食材集合；所述食材筛选单元将补充食材集合表示为候选食材重量向量g，通过矩阵相乘计算实际摄入量分布y＝g×x，并将实际摄入量分布y与每日目标摄入量执行比对以校验补充食材集合的达标性。

13、可选的，所述处理器执行计算机程序时还实现优化配餐模块，所述优化配餐模块执行以下处理：建立幼儿个体追踪生长速率与目标生长速率的偏差函数，根据连续多个追踪周期内幼儿体征改善率相对于预设第一阈值与第二阈值的比较结果按照反馈控制律对靶向强化规则中的强化系数k执行自适应调整，当幼儿体征改善率连续达到第一阈值时按梯度下调强化系数k并重新计算幼儿带量营养食谱，当幼儿体征改善率低于第二阈值或幼儿体征恶化时上调强化系数k或重新执行体征-营养素映射以更新幼儿缺乏营养素类型数据；

14、构建缺乏营养素之间的吸收促进关系与吸收抑制关系，对存在吸收抑制关系的缺乏营养素对在餐次能量分配约束下执行错峰分配求解以使吸收抑制叠加效应最小化；

15、所述追踪周期根据幼儿当前年龄确定，幼儿当前月龄处于12至24个月时追踪周期为每月，幼儿当前月龄处于24至72个月时追踪周期为每季度。

16、一种幼儿个体化营养膳食配餐方法，由处理器执行，存储器中预置有食材-营养素含量矩阵、幼儿体征表现与缺乏营养素类型的关联映射表以及膳食营养素参考摄入量数据库，包括以下步骤：

17、步骤s1：获取包含幼儿出生日期与幼儿性别的幼儿基本信息，根据幼儿出生日期计算幼儿当前年龄与幼儿当前月龄；

18、步骤s2：获取幼儿身高测量值、幼儿体重测量值与幼儿头围测量值，将三者连同幼儿当前年龄与幼儿当前月龄输入生长发育参照标准数据库查表比对计算，得到幼儿生长水平数据与幼儿营养状况数据；

19、步骤s3：根据幼儿生长水平数据与幼儿营养状况数据，采集得到幼儿体征表现数据；

20、步骤s4：调用存储器中的关联映射表，采用体征-营养素关联匹配算法根据幼儿体征表现数据执行检索匹配，得到幼儿缺乏营养素类型数据；

21、步骤s5：根据幼儿缺乏营养素类型数据，在食材-营养素含量矩阵中执行分类筛选算法，筛选得到包含b类食材、c类食材与d类食材的补充食材集合；

22、步骤s6：读取膳食营养素参考摄入量数据库中每一缺乏营养素的每日推荐摄入量rni与每日可耐受最高摄入量ul，按照每日目标摄入量为rni的1.2倍至3倍且不超过ul的靶向强化规则，利用补充食材集合经食谱生成算法计算生成幼儿带量营养食谱并输出。

23、可选的，在步骤s6生成幼儿带量营养食谱之后，还包括闭环自适应强化调节步骤：

24、建立幼儿个体追踪生长速率与目标生长速率的偏差函数，根据连续多个追踪周期内幼儿体征改善率相对于预设第一阈值与第二阈值的比较结果，按照反馈控制律对靶向强化规则中的强化系数k执行自适应调整，当幼儿体征改善率连续达到第一阈值时按梯度下调强化系数k并相应重新计算幼儿带量营养食谱，当幼儿体征改善率低于第二阈值或幼儿体征恶化时上调强化系数k或重新执行步骤s4的关联映射以更新幼儿缺乏营养素类型数据；所述追踪周期根据幼儿当前年龄确定，幼儿当前月龄处于12至24个月时追踪周期为每月，幼儿当前月龄处于24至72个月时追踪周期为每季度。

25、可选的，在步骤s5得到补充食材集合之后且在步骤s6生成幼儿带量营养食谱之前，还包括餐次错峰分配步骤：构建缺乏营养素之间的吸收促进关系与吸收抑制关系，对存在吸收抑制关系的缺乏营养素对，在餐次能量分配约束下执行错峰分配求解，所述餐次能量分配约束为早餐占全日能量25%至30%、午餐占30%至40%、晚餐占20%至30%、两次加餐各占不超过5%，将相互抑制的缺乏营养素对分配至不同餐次并调低相互抑制权重，使各缺乏营养素的实际摄入量达成每日目标摄入量且使吸收抑制叠加效应最小化，生成满足吸收竞争约束的幼儿带量营养食谱。

26、可选的，还包括以下优化步骤：

27、将幼儿体征表现量化为体征特征向量，建立体征特征向量与缺乏营养素类型之间的可计算相关性评分函数以替代静态查表匹配，使体征-营养素映射随新晨检数据动态更新；

28、以及根据幼儿所在地域与当前季节从食材-营养素含量矩阵中优先筛选当季本地食材并依据营养当量替换原则更新补充食材集合；

29、以及根据幼儿当前月龄匹配食材加工形态，幼儿当前月龄处于12至24个月时适用泥糊状且颗粒直径不超过1.5毫米，幼儿当前月龄处于24至36个月时适用细碎状且颗粒直径不超过2.5毫米，幼儿当前月龄处于36至72个月时适用小丁丝状且颗粒直径不超过3毫米，并按适配质地阈值筛选补充食材集合。

30、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

31、本发明通过处理器统一调度非瞬时计算机可读存储介质中预置的食材-营养素含量矩阵、幼儿体征表现与缺乏营养素类型的关联映射表以及膳食营养素参考摄入量数据库，并协同基础信息获取单元、生长发育参照标准对照单元、体征采集单元、体征-营养素映射单元、食材筛选单元与食谱生成单元执行配餐处理，将原本割裂的体格测量、标准比对、体征映射与食材筛选环节贯通为一条自动化的数据处理链路，能够基于幼儿个体化的体格数据与体征表现自动生成靶向强化的带量营养食谱，并经由家长端通信接口推送至家长端、于显示单元呈现生长水平、营养状况与食谱信息，从根本上解决了现有配餐依赖人工经验、环节割裂、难以适配个体差异的问题，显著提升了配餐的个体化精准度、结果一致性与机构规模化可推广性。体征采集单元进一步设置晨检录入子单元与测量设备导入子单元，既接收教师终端录入的晨检体征，又直接从身高、体重、头围测量设备导入结构化测量数据并封装为统一体征数据包，保障了数据源的规范性与后续单元调用的便利。生长发育参照标准对照单元将体格测量值输入参照标准数据库执行查表比对，输出包含身高、体重、头围生长水平与营养状况分项的评估结果并生成生长速度对比图，使幼儿生长趋势得以直观追踪。体征-营养素映射单元依据预置关联映射表，通过关联匹配算法将体征表现匹配至对应的缺乏营养素类型，例如身高体重处于第三百分位以下映射至缺乏优质蛋白质与钙、头围生长水平迟缓映射至缺乏dha与b族维生素、面色苍黄映射至缺乏铁、维生素c与叶酸，从而把难以量化的体征观察转化为可计算的营养素缺乏数据。食材筛选单元借助食材-营养素含量矩阵x并依分类筛选算法，筛选富含目标营养素的b类食材、促进吸收的c类食材与抑制吸收的d类食材且各自按含量由高至低排序构成补充食材集合，进一步将补充食材集合表示为候选食材重量向量g，通过矩阵相乘得到实际摄入量分布y＝g×x并与每日目标摄入量比对校验，确保生成的食谱营养达标。优化配餐模块建立幼儿个体追踪生长速率与目标生长速率的偏差函数，根据连续多个追踪周期内体征改善率相对于预设阈值的比较结果按照反馈控制律对强化系数k执行自适应调整，在体征改善达标时梯度下调强化系数k、在恶化时上调或重新执行映射以更新缺乏营养素类型，使配餐随幼儿生长动态校准；同时构建缺乏营养素之间的吸收促进与抑制关系，对存在吸收抑制关系的营养素对在餐次能量分配约束下执行错峰分配求解，使吸收抑制叠加效应最小化。所述方法在系统支撑下依序完成基本信息获取、标准查表比对、体征采集、关联映射、分类筛选与靶向强化食谱生成，并在食谱生成之后持续执行闭环自适应强化调节，于筛选与生成之间插入餐次错峰分配，进一步将体征表现量化为体征特征向量、以可计算相关性评分函数替代静态查表使映射随新晨检动态更新，并结合幼儿所在地域与当前季节优先筛选当季本地食材、按幼儿月龄匹配泥糊状或细碎状或小型丁丝状加工形态及适配质地阈值，从多维度提升了食谱的个体适配性、营养吸收效率与喂养安全性。