营养膳食决策输入模型及关键技术的研究

论文摘要

随着社会科学的发展和人类生活的进步，建模在科学研究以及日常生活软件应用中占据着越来越重要的作用。面对复杂的问题，人们利用现代科学技术观测出越来越多的数据，这就需要建立相应的数学模型来描述一个抽象系统的输入和输出的关系。演化建模方法是利用演化算法通过反复的实验测试而生成的有较强的健壮性的函数模型的一种方法。使用该方法在不需要确定模型结构的情况下仅仅根据问题的特征确定即可构成模型的一些基本单元。本文立足于改进的基因表达式程序设计在膳食营养输入模型中的应用，主要完成了以下几个方面的工作：首先，本文介绍了基于基因表达式程序设计的演化建模问题。阐述了基因表达式程序设计的原理、结构以及关键技术，介绍了演化建模的相关概念，结合系统实际的需求，确定GEP(Gene Expression Programming)在本项目中的优势。其次，对GEP算法进行改进，进一步优化模型中参数，使模型具有更好的拟合性;并对改进的GEP算法进行了性能分析，改进的GEP算法结合演化建模同时参考中国居民膳食指南和平衡营养宝塔结构以及特殊疾病病人营养标准，设计特殊疾病营养膳食输入模型，对建立的临床膳食输入模型配餐结果进行评估，借助于测试结果来证明输入模型的可行性、实用性。再次，将建立的膳食营养输入模型结合本体建立一个营养输入模型的知识库，使这个知识库能够更好的共享和重用。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 序言
• 1.2 输入模型研究的目的和意义
• 1.3 国内研究现状
• 1.3.1 临床营养系统的研究现状
• 1.3.2 本体技术的研究现状
• 1.3.3 演化建模的研究现状
• 1.4 本文的主要工作及内容安排
• 第二章 基于 GEP 的演化建模
• 2.1 基因表达式程序设计（GEP）
• 2.1.1 基因表达式程序设计 GEP 简介
• 2.1.2 基因表达式程序设计 GEP 的原理
• 2.1.3 基因表达式程序设计 GEP 的结构
• 2.2 基因表达式程序设计 GEP 的算法描述
• 2.2.1 基因表达式算法流程
• 2.2.2 基因表达式程序设计的遗传操作
• 2.2.3 GEP 的适应度函数
• 2.2.4 GEP 的性能分析
• 2.3 演化建模的相关概念
• 2.3.1 演化建模的一般步骤
• 2.3.2 演化建模的常用算法
• 2.3.3 GEP 建模的优点
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于改进的 GEP 的演化建模应用于输入模型
• 3.1 GEP 的局限性
• 3.2 改进的 GEP 算法
• 3.2.1 改进算法的适应度函数设计
• 3.2.2 改进的 GEP 算法详细介绍
• 3.2.3 改进的 GEP 算法流程
• 3.2.4 改进的 GEP 算法性能分析
• 3.3 改进的 GEP 建模应用分析
• 3.3.1 糖尿病人膳食输入模型
• 3.3.2 高血压病人膳食输入模型
• 3.4 本章小结
• 第四章 建立营养输入模型本体知识库
• 4.1 本体的相关理论
• 4.2 知识库的相关理论
• 4.3 本体和知识库的关系
• 4.4 输入模型知识库的相关操作
• 4.4.1 输入模型知识库知识的获取
• 4.4.2 输入模型知识库知识的查询
• 4.4.3 输入模型知识库知识的删除和修改
• 4.4.4 输入模型知识库知识的检验
• 4.5 营养模型知识库管理图
• 4.6 本章小结
• 第五章 输入模型在配餐系统中的应用
• 5.1 营养膳食输入模型
• 5.1.1 营养膳食输入模型建立的关键技术
• 5.1.2 技术路线
• 5.2 营养膳食输入模型在系统中的实现
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 课题总结
• 6.2 后续研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历 在学习期间的研究成果及发表的学术论文