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龙图腾网获悉深圳鸿博智成科技有限公司;四川旅游学院申请的专利基于机器学习的智能烹饪优化系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119960318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510450256.0，技术领域涉及：G05B15/02；该发明授权基于机器学习的智能烹饪优化系统及方法是由曾志成;李想;朱镇华;罗红艳设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的智能烹饪优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能厨房技术领域，公开了基于机器学习的智能烹饪优化系统及方法；包括：数据采集模块，用于采集用户特征数据；食材确定模块，用于对用户特征数据进行分析，确定每个用户群体对应的食材组合；数据获取模块，用于获取用户饮食数据；烹饪制定模块，用于融合用户饮食数据和食材组合，对不同用户群体制定个性化的烹饪方案；参数控制模块，用于结合用户饮食数据和烹饪方案，在每道菜品的烹饪过程中动态控制烹饪参数；本发明不仅提升烹饪效率和菜品质量，还满足用户对营养均衡和口味多样化的需求，从而有效解决传统烹饪方式无法满足个性化需求的问题，促进健康饮食的实现，提升集体用餐环境下的菜品品质和服务水平。

本发明授权基于机器学习的智能烹饪优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的智能烹饪优化方法，其特征在于，包括： 采集用户特征数据，用户特征数据包括每位用户的特征信息； 对用户特征数据进行分析，采用聚类算法划分用户群体，并利用深度学习确定每个用户群体对应的食材组合； 获取用户饮食数据，用户饮食数据包括每位用户的历史饮食记录；所述历史饮食记录包括用户消费菜品和用户禁忌菜品；所述用户消费菜品为用户在历史就餐过程中选择的菜品，所述用户禁忌菜品为用户无法食用的菜品； 融合用户饮食数据和食材组合，利用相似度计算方法进行菜品筛选，对不同用户群体制定个性化的烹饪方案； 制定个性化的烹饪方案的方法包括： 根据用户饮食数据，获取每位用户对于每个菜品的选择次数；根据选择次数，计算每两个菜品的相似度；将选择次数为0且不为用户禁忌菜品的菜品作为对应用户的未尝试菜品，根据每个未尝试菜品对应的相似度与预设相似阈值的比较结果，对每个未尝试菜品均构建对应的相似菜品集合； 根据相似度和相似菜品集合，计算每个未尝试菜品对应的预测次数；将每个菜品对应的所有选择次数和预测次数依次相加，获取每个菜品对应的次数总数；将所有菜品根据对应次数总数由大到小进行排序，获取菜品排序表；获取每个菜品对应的食材，并将每个菜品对应的食材与食材组合进行对比；若食材组合中不存在菜品对应的食材，则将对应的菜品从菜品排序表中删除；若食材组合中存在菜品对应的食材，则将对应的菜品保留在菜品排序表中；获取用户数量，用户数量等于用户特征数据中特征信息的组数；预设种数系数，将用户数量乘以种数系数，获取菜品种数；根据菜品种数按照正序对菜品排序表中的菜品进行选择，并作为烹饪方案； 预测次数的表达式为：式中，yc为预测次数，simu,wc为未尝试菜品与第u个相似菜品的相似度，第u个相似菜品为未尝试菜品对应相似菜品集合中的第u个相似菜品，xcu为未尝试菜品对应用户对于第u个相似菜品的选择次数，u∈[1,U]，U为未尝试菜品对应相似菜品集合中相似菜品的数量； 结合用户饮食数据和烹饪方案，采用改进后的优化算法，在每道菜品的烹饪过程中动态控制烹饪参数； 烹饪参数包括静态参数和动态参数，静态参数包括食材用量、调料用量、烹饪时间和烹饪方式，动态参数包括火力大小；根据烹饪参数构建M组参数集合，从M组参数集合中根据最大烹饪效果确定最佳集合；将最佳集合输入训练好的火力预测模型中，对火力大小进行循环预测，将所有预测出的火力大小作为火力集合；根据最佳集合和火力集合，对烹饪参数进行优化控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳鸿博智成科技有限公司;四川旅游学院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区大浪街道浪口社区华霆路381号C栋2层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。