基于人工智能的食品和饮料选择系统,以实现印尼餐厅的精准营养

科学领域:

• 营养科学 营养科学
• 计算机科学 计算机科学
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 个性化营养是复杂的,因为食物和餐厅的变化.
• 印度尼西亚现有的食品推书缺乏个性化和NCD考虑.
• 选择最佳的餐点需要将个人需求与各种菜单选项相匹配.

研究的目的:

• 在印度尼西亚餐厅开发个性化的食物选择系统.
• 为了应对与菜单项目匹配餐厅配置文件的组合性挑战.
• 将科学营养数据与个人用餐者个人资料相结合,以获得最佳的餐点建议.

主要方法:

• 利用遗传算法 (GA) 来开发推系统.
• 创建了一个食客个人资料和餐厅菜单数据 (营养内容) 的数据库.
• 雇佣的GA操作员 (交叉,突变,锦标赛选择) 和健身功能用于选择餐点.

主要成果:

• 开发了一种新的系统,将营养数据和餐饮者的个人资料结合起来,以进行个性化的餐饮选择.
• 该系统在卡里马塔餐厅 (Karimata Restaurant) 证明了它适合于个别客户的需求.
• 用户评估表明营养理解,易用性和满意度有所增加.

结论:

• 拟议的基于GA的系统有效地解决了印尼餐厅的个性化食品选择挑战.
• 它通过考虑个人需求和NCD历史,比现有的应用程序有了显著的改进.
• 该系统是可复制的,并提高了用户对餐饮选择的认识和满意度.