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龙图腾网获悉四川大学华西第二医院申请的专利基于深度学习神经网络的肥胖儿童食谱生成系统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：CN121260374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511805364.1，技术领域涉及：G16H20/60；该发明授权基于深度学习神经网络的肥胖儿童食谱生成系统是由何文翀;唐秀美;赵莉设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习神经网络的肥胖儿童食谱生成系统在说明书摘要公布了：本申请涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种基于深度学习神经网络的肥胖儿童食谱生成系统。包括服务器和连接至服务器的终端设备，其中：服务器包括：云端平台，其连接至各生鲜市场零售端接口，以储存各生鲜市场正在出售的食材信息；云端处理器，接收终端设备的位置信息，提取终端设备邻近区域的生鲜市场中正在出售的食材信息，并发送至终端设备；本发明通过云端平台实时获取并整合终端设备邻近生鲜市场的在售食材信息，结合精准定位构建本地化食材数据库，并利用深度学习模型综合分析个体体征数据如BIM及用户食谱偏好等多维信息，动态生成高度个性化的推荐食谱。

本发明授权基于深度学习神经网络的肥胖儿童食谱生成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习神经网络的肥胖儿童食谱生成系统，其特征在于，包括：服务器和连接至服务器的终端设备，其中： 服务器包括： 云端平台，其连接至各生鲜市场零售端接口，以储存各生鲜市场正在出售的食材信息； 云端处理器，接收终端设备的位置信息，提取终端设备邻近区域的生鲜市场中正在出售的食材信息，并发送至终端设备； 终端设备包括： 定位器，用于获取当前的位置信息； 数据储存器，用于储存云端处理器下发的食材信息，生成食材数据库； 数据采集器，用于采集用户的食谱信息，食谱信息包括菜品数量以及各儿童的体征数据； 指令储存器，其储存有1个或多个指令； 终端处理器，被配置为执行储存在指令储存器中1个或多个指令，将食谱信息及体征数据输入至食谱生成模型以从食材数据库中筛选出所需食材，并生成推荐食谱； 食谱生成模型基于目标儿童的偏爱口味和目标BMI生成推荐食谱； 食材信息包括食材名称和食材单价； 食谱生成模型包括： 目标生成器，基于输入的体征数据生成目标参数和参数变化信息；目标参数包括目标BMI、目标体重以及目标体脂，参数变化信息包括BMI变化率、体重变化率以及体脂变化率； 能量训练网络，基于输入的体征数据和预先设置的目标BMI，生成营养含量信息； 食谱生成网络，基于营养含量信息、儿童的偏爱口味以及食材信息，生成推荐食谱; 能量训练网络包括： 编码网络，用于将输入的体征数据转化为特征标签X，获取所有的特征标签X得到输入数据序列TX； 正反馈神经网络，根据输入的特征标签X输出营养含量信息Y，以使得特征标签X与参数变化信息的误差最小； X={x1、x2、x3}， x1=当前BMI-前一次BMI，x2=当前体重-前一次体重，x3表示当前体脂-前一次体脂； Y={y1、y2、y3}，y1表示当天需摄入的碳水化合物、y2表示当天需摄入的蛋白质含量、y3表示当天需摄入的脂肪含量; 正反馈神经网络包括： 反馈分离器，用于从数据序列TX中分离出参数变化信号； ; 其中，表示参数变化序列中的参数变化信号，表示数据序列TX中第t个特征标签的补偿信号，t表示特征标签的索引，表示反馈强度系数，表示滞后步长； 参数变化器，内置有神经网络结构，基于输入的参数变化信号生成营养含量信息Yt； ； 表示神经网络结构，表示神经网络结构的模型参数，Yt表示第t个时间步生成的营养含量信息； 滞后反馈计算器，基于输出的营养含量信息Yt计算反馈信号； ；表示反馈增益系数； 反馈补偿器，基于反馈信号生成下个时刻的补偿信号； ；其中，表示指数移动平均函数，表示反馈强度系数，反馈补偿器和反馈分离器共用1个反馈强度系数。

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四川大学华西第二医院，其通讯地址为：610044 四川省成都市武侯区人民南路3段20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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