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龙图腾网获悉广东省疾病预防控制中心(广东省预防医学科学院)申请的专利模型的构建方法、成品菜肴营养素分析方法及装置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：CN119446423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411632593.3，技术领域涉及：G16H20/60；该发明授权模型的构建方法、成品菜肴营养素分析方法及装置是由黄琼;张兴发;王道钦;郝思嘉;柯秋怡;杨大伟;刘凯燕;王竹;徐维盛;谢钒;吴洪声;陈育楷;陈俊生;陈晓彬;吴西梅;刘锐;闻剑;丁钢强设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的构建方法、成品菜肴营养素分析方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种模型的构建方法、成品菜肴营养素分析方法及装置，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取菜肴样本的食物样本数据，食物样本数据包含第一食物特征数据以及第二食物特征数据，第一食物特征数据包括原料成分数据以及烹饪方式数据，第二食物特征数据包括原料质量数据以及原料可食用质量数据；对第一食物特征数据进行编码后拼接，得到第一融合特征数据，第一融合特征数据用于指示原料成分数据与烹饪方式数据之间的影响度；基于菜肴样本的第一融合特征数据、第二食物特征数据以及第二融合特征数据，对预设的神经网络因子分解机进行训练，以构建食物营养素预测模型。本申请能够提高成品菜肴营养素分析的准确性。

本发明授权模型的构建方法、成品菜肴营养素分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取菜肴样本的食物样本数据，所述食物样本数据包含第一食物特征数据以及第二食物特征数据，所述第一食物特征数据包括原料成分数据以及烹饪方式数据，所述第二食物特征数据包括原料质量数据以及原料可食用质量数据； 对所述第一食物特征数据进行编码后拼接，得到第一融合特征数据，所述第一融合特征数据用于指示所述原料成分数据与所述烹饪方式数据之间的影响度； 基于所述菜肴样本的第一融合特征数据、第二食物特征数据以及由所述第一融合特征数据与第二食物特征数据生成的第二融合特征数据，对预设的神经网络因子分解机进行训练，以构建食物营养素预测模型，其中，所述第二融合特征数据用于指示所述第一食物特征数据与所述第二食物特征数据之间的特征关联度； 所述食物营养素预测模型包括级联排序的嵌入层、二阶交互层、隐藏层和输出层； 所述食物营养素预测模型的训练步骤，包括： 将所述菜肴样本的第一融合特征数据输入到所述嵌入层中，以进行数据转换，得到嵌入向量； 通过所述二阶交互层对所述嵌入向量进行池化处理，得到特征交互向量，所述特征交互向量用于指示所述菜肴样本所对应的原料成分类别与烹饪类别之间的交互程度； 将所述特征交互向量与所述第二食物特征数据进行拼接，得到第二融合特征数据； 通过所述隐藏层对所述第二融合特征数据进行特征提取及变换，得到交互特征数据； 将所述交互特征数据传输到所述输出层中，并将所述输出层的输出作为所述食物营养素预测模型的输出。

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广东省疾病预防控制中心(广东省预防医学科学院)，其通讯地址为：510000 广东省广州市番禺区大石街群贤路160号；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”。

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