营养智能管理方法和智能管理系统

技术领域

本发明涉及智能管理系统技术领域，具体涉及一种营养智能管理方法和智能管理系统。

背景技术

食物营养是人类维持生命、生长发育、身体健康、基因遗传的重要物质基础。合理营养是保障机体物质需要、生理活动、身体健康、免疫能力、优生优育的先决条件。营养事关健康、素质提高和经济社会发展，其中，健康的四大基石分别为：合理膳食、适量运动、戒烟限酒、心理平衡。所以营养的提供，对群体健康是十分有益的。

膳食是营养的主要来源。膳食摄取的食物是多种多样的，各食物营养素含量迥异，人们的营养健康科学素养和营养健康教育远未普及，膳食设计和餐饮管理难以满足人体营养需求，存在以下现状：

第一，餐饮供给侧缺乏合理营养和食品安全意识，无法满足个性化营养需求；

第二，用餐者营养健康素养较低，不能根据个体需求选择营养健康的膳食；

第三，现代营养科学知识和健康策略没有很好的融入餐饮供应链环节；

第四，食物链延长和餐饮供应网多样化、复杂法，难以开展实时卫生监管等等。

不同人群的营养管理比较复杂，主要区别在于年龄、发育阶段、职业，以及疾病因素。现有技术中，确定营养需求的最有效方法是咨询医生或营养师，此外还可以参考针对每个群体设定的营养指南。然而，这种咨询的方式并不便利。

现代信息技术(Information Technology)，是借助以微电子学为基础的计算机技术和电信技术的结合而形成的手段，对声音的、图像的、文字的、数字的和各种传感信号的信息进行获取、加工、处理、储存、传播和使用的能动技术。

现代信息技术的核心是信息学。现代信息技术包括ERP、GPS、RFID等，可以从ERP知识与应用、GPS知识与应用、EDI知识与应用中了解和学习。现代信息技术是一个内容十分广泛的技术群，它包括微电子技术、光电子技术、通信技术、网络技术、感测技术、控制技术、显示技术等。

因此，有必要提出一种利用现代信息技术来实现营养智能管理的方法，以指导不同的用户进行合理的膳食管理。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种营养智能管理方法，旨在指导不同的用户进行合理的膳食管理。

为实现上述目的，本发明提出的一种营养智能管理方法，应用于智能管理系统，智能管理系统包括分析平台端和分别与所述分析平台端信号连接的指标终端和数据获取终端；所述分析平台端设置有第一分析模型；所述营养智能管理方法，包括如下步骤：

通过所述数据获取终端将用户每日的膳食数据发送至所述分析平台端；

在预设时期内，所述分析平台端将接收到的用户每日的膳食数据进行存储但不进行处理；

在所述预设时期中，所述分析平台端从所述指标终端获取用户波动的健康相关指标数据，并判断波动的健康相关指标数据中关键健康指标数据是否符合设定标准；

若关键健康指标数据不符合设定标准，所述分析平台端将已存储但未进行处理的用户每日的膳食数据处理成分析数据；

所述分析平台端将所述不符合设定标准的关键健康指标数据和所述分析数据处理为输入数据，输入所述第一分析模型；

通过所述第一分析模型输出每日推荐食谱，并将所述每日推荐食谱发送至数据获取终端。

优选地，所述分析平台端还设置有第二分析模型；所述营养智能管理方法，还包括：

所述每日推荐食谱生成后，通过所述数据获取终端将用户每日的膳食数据发送至所述分析平台端；

所述分析平台端将每日推荐食谱生成后用户每日的膳食数据进行存储，并将每日推荐食谱生成后用户每日的膳食数据处理成分析数据；

所述分析平台端将每日推荐食谱生成前后两次所述分析数据输入所述第二分析模型；

第二分析模型比对前后两次所述分析数据的评估值的比值是否达到预设值；

若未达到预设值，所述分析平台端向所述数据获取终端发送告警提示。

优选地，所述第二分析模型比对前后两次分析数据的评估值的比值是否达到预设值的步骤之后，还包括：

若达到预设值，所述分析平台端将每日推荐食谱生成后的所述分析数据输入所述第一分析模型；

在每日推荐食谱生成后，所述分析平台端从所述指标终端获取用户波动的健康相关指标数据，并判断波动的健康相关指标数据中关键健康指标数据是否符合设定标准；

在每日推荐食谱生成后，若关键健康指标数据不符合设定标准，所述分析平台端将已存储但未进行处理的用户每日的膳食数据处理成分析数据；

所述分析平台端将每日推荐食谱生成后的不符合设定标准的关键健康指标数据和所述分析数据处理为输入数据，输入所述第一分析模型；

通过所述第一分析模型输出更新的每日推荐食谱，并将更新的每日推荐食谱发送至数据获取终端。

优选地，所述通过所述数据获取终端将用户每日的膳食数据发送至所述分析平台端的步骤，包括：

在所述数据获取终端提供供选膳食清单，其中，供选膳食清单中记录每一膳食的食谱信息，所述食谱信息包括膳食名称、食物名称、每种食物名称对应的食物量、食物烹饪方式；且在每日的推荐食谱生成后，供选膳食清单为每日的推荐食谱；

获取用户从所述供选膳食清单中选择的膳食，并将当日用户选择的所有膳食作为当日膳食数据；

所述数据获取终端将获取到的当日膳食数据发送至所述分析平台端。

优选地，所述数据获取终端设置有RFID读取器；所述通过所述数据获取终端将用户每日的膳食数据发送至所述分析平台端的步骤，包括：

将当日可选膳食的每一膳食分配RFID标签；

在RFID标签中记录每一膳食的膳食信息；

在用餐前通过数据获取终端读取用户选择的膳食对应的RFID标签；

所述数据获取终端将读取到的RFID标签发送至所述分析平台端。

优选地，所述分析平台端将用户每日的膳食数据处理成分析数据，参照下述方式进行：

获取营养数据库，其中营养数据库中存储有食物名称对应的营养数据，其中，营养数据包括所述食物名称包含的营养类型和营养比重；

所述分析平台端通过查询营养数据库将用户每一日的膳食数据处理成一个数据单元；

所述分析平台端将连续的各个数据单元处理成分析数据。

优选地，所述营养智能管理方法，还包括：

根据所述波动的健康相关指标数据，将所述分析数据对应的时段划分为若干个营养摄入时间段，并对每个营养摄入时间段需要摄入的营养类型分别设定摄入标准值；

所述第二分析模型比对前后两次分析数据的评估值的比值是否达到预设值的步骤，包括：

所述第二分析模型将每一分析数据中的每一个数据单元中每一种营养类型分别查询摄入标准值，计算得到每一数据单元的评估值；

根据每一分析数据中的所有数据单元的评估值，确定所述分析数据的评估值；

将前后两次的分析数据分别对应的评估值进行比对，以确定前后两次分析数据的评估值的比值是否达到预设值。

优选地，所述分析平台端从指标终端获取用户波动的健康相关指标数据的步骤，包括：

所述分析平台端从所述指标终端中查询用户每一天的健康相关指标数据；

判断用户每一天的健康相关指标数据中是否存在当日更新指标项目；

将当日更新健康相关指标数据作为健康相关指标数据；

将当日未更新的健康相关指标项目采用历史最新健康相关指标数据作为健康相关指标数据；

所述根据所述波动的健康相关指标数据，将预设时期划分为若干个营养摄入时间段的步骤，包括：

计算健康相关指标数据中关键健康指标数据的波动幅度；

根据关键健康指标数据的波动幅度，将预设时期划分为若干个营养摄入时间段。

优选地：

所述分析平台端通过查询营养数据库将用户每一日的膳食数据处理成一个数据单元，具体为：

A

A

所述分析平台端将连续的各个数据单元处理成分析数据，具体为：

其中，A为分析数据；

对预设时期中的每个营养摄入时间段需要摄入的营养类型分别设定摄入标准值，具体为：

B

B

所述第二分析模型计算得到每一数据单元的评估值，具体为：

所述根据每一分析数据中的所有数据单元的评估值，确定所述分析数据的评估值具体为：

将前后两次的分析数据分别对应的评估值进行比对，以确定前后两次分析数据的评估值的比值是否达到预设值，具体为：

获取将前一次分析数据的评估值与后一次分析数据的评估值的比值，当比值达到预设值，则确定前后两次分析数据的评估值的比值达到预设值。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种智能管理系统，应用如上述任一项所述的营养智能管理方法，智能管理系统包括分析平台端和分别与所述分析平台端信号连接的指标终端和数据获取终端；所述分析平台端设置有第一分析模型。

本发明的技术方案中，通过数据获取终端将用户每日的膳食数据发送至分析平台端，分析平台端对每日的膳食数据进行存储但不进行处理；同时，分析平台端通过指标终端持续获取用户波动的健康相关指标数据，当波动的健康相关指标数据中出现关键健康指标数据符合设定标准时，所述分析平台端将已存储但未进行处理的用户每日的膳食数据处理成分析数据；分析平台端将不符合设定标准的关键健康指标数据和所述分析数据处理为输入数据，输入所述第一分析模型；第一分析模型的作用是根据用户的膳食习惯和关键指标向用户输出每日推荐食谱。第一分析模型输出的每日推荐食谱发送至数据获取终端，便于用户根据每日推荐食谱选择膳食，以根据用户的膳食习惯和关键指标波动实现智能营养管理。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明营养智能管理方法一实施例的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

请参阅图1，在本发明的第一实施例中，该营养智能管理方法，应用于智能管理系统，智能管理系统包括分析平台端和分别与所述分析平台端信号连接的指标终端和数据获取终端；所述分析平台端设置有第一分析模型；所述营养智能管理方法，包括如下步骤：

步骤S10，通过所述数据获取终端将用户每日的膳食数据发送至所述分析平台端；

步骤S20，在预设时期内，所述分析平台端将接收到的用户每日的膳食数据进行存储但不进行处理；

步骤S30，在所述预设时期中，所述分析平台端从所述指标终端获取用户波动的健康相关指标数据，并判断波动的健康相关指标数据中关键健康指标数据是否符合设定标准；

步骤S40，若关键健康指标数据不符合设定标准，所述分析平台端将已存储但未进行处理的用户每日的膳食数据处理成分析数据；

步骤S50，所述分析平台端将所述不符合设定标准的关键健康指标数据和所述分析数据处理为输入数据，输入所述第一分析模型；

步骤S60，通过所述第一分析模型输出每日推荐食谱，并将所述每日推荐食谱发送至数据获取终端。

本发明的技术方案中，通过数据获取终端将用户每日的膳食数据发送至分析平台端，分析平台端对每日的膳食数据进行存储但不进行处理；同时，分析平台端通过指标终端持续获取用户波动的健康相关指标数据，当波动的健康相关指标数据中出现关键健康指标数据符合设定标准时，所述分析平台端将已存储但未进行处理的用户每日的膳食数据处理成分析数据；分析平台端将不符合设定标准的关键健康指标数据和所述分析数据处理为输入数据，输入所述第一分析模型；第一分析模型的作用是根据用户的膳食习惯和关键指标向用户输出每日推荐食谱。第一分析模型输出的每日推荐食谱发送至数据获取终端，便于用户根据每日推荐食谱选择膳食，以根据用户的膳食习惯和关键指标波动实现智能营养管理。

通过所述数据获取终端将用户每日的膳食数据发送至所述分析平台端，有助于第一分析模型分析用户的膳食偏好和规律，而关键健康指标数据的波动情况，有助于第一分析模型针对不同人群的健康情况调整每日推荐食谱，从而指导不同的用户进行合理的膳食管理。

其中，上述指标终端可以根据需要连接到分析平台端，例如，指标终端可以是用于进行用户生理指标检测的智能穿戴设备(例如运动手表，或具有测试血压和血糖功能的穿戴设备)，也可以是医院终端。同时，与分析平台端信号连接的指标终端也可以同时包括智能穿戴设备和医院终端。

从指标终端获取的健康相关指标数据一般为波动状态，不会保持不变。当指标终端具有获取多种数据的功能时，分析平台端并不关注所有的数据，而仅关注能通过膳食改善的数据，或者能够用于衡量膳食健康的数据。

同时数据获取终端还可以设定用户的膳食禁忌，或者通过分析平台端获取的健康相关指标数据和用户每日的膳食数据智能分析出用户的膳食禁忌。

数据获取终端可以是智能设备，例如，手机、智能穿戴设备或者其他智能手持设备。

在本发明中，健康相关指标数据包括：体重、体脂率、血压、血糖、血脂、尿酸和腰围中的至少一者，也可以是其他用于衡量健康情况的指标。健康相关指标数据可以按照用户设置或者默认设置确定，分析平台端获取的健康相关指标数据类型符合设定类型。

关键健康指标数据指的是用户当前明显异常的数据。例如，血压、血糖、血脂、尿酸。其中，关键健康指标数据的确定可以参照如下方式进行：

分析平台端持续从连接的每个指标终端获取各个健康相关指标数据，并判断各个健康相关指标数据是否正常，从各个健康相关指标数据的波动过程中获取持续异常且能通过膳食控制的健康相关指标数据作为关键健康指标数据。

若用户没有明显异常的数据，则关键健康指标数据可以设置为用户关注的数据，例如，体重或者体脂率。

预设时期指的是用户或者系统设定的一段时间，预设时期的长度不少于一周。预设时间的设定有助于确定分析平台端获取的膳食数据的长度，从而能在分析平台端获取到一段连续时间中用户的膳食偏好和规律，而尽量忽略偶发事件的误差，有助于第一分析模型作出更合理的膳食推荐。

在预设时期内，分析平台端将接收到的用户每日的膳食数据进行存储但不进行处理，所述分析平台端从所述指标终端获取用户波动的健康相关指标数据，并判断波动的健康相关指标数据中关键健康指标数据是否符合设定标准。其中，符合设定标准指是未达到设定变化率或者未达到设定的警戒值。当关键健康指标数据不符合设定标准，这时认为关键健康指标数据处于特殊异常情况，需要在未达到预设时期的终点之前，就提前向用户给出膳食推荐，以便于提前改善特殊异常情况。如，当用户的血糖波动过大，或者血糖明显超出警戒值，导致用户可能处于特殊异常情况。

若在预设时期内，分析平台端认为用户的关键健康指标数据符合设定标准，则可以在达到预设时期的终点时，所述分析平台端才将预设时期中关键健康指标数据的波动和所述分析数据处理为输入数据，输入所述第一分析模型。

其中，将不符合设定标准的关键健康指标数据也作为输入数据的一部分，有利于通过关键健康指标数据来对不同人群的营养摄入进行科学指导。例如，高血脂人群的脂肪总摄入量要低于正常人群，从而需要在每日推荐食谱中包含脂肪量相对更低的膳食。

基于本发明的第一实施例，本发明的第二实施例中，所述分析平台端还设置有第二分析模型；所述营养智能管理方法，还包括：

步骤S70，所述每日推荐食谱生成后，通过所述数据获取终端将用户每日的膳食数据发送至所述分析平台端；

步骤S80，所述分析平台端将每日推荐食谱生成后用户每日的膳食数据进行存储，并将每日推荐食谱生成后用户每日的膳食数据处理成分析数据；

步骤S90，所述分析平台端将每日推荐食谱生成前后两次所述分析数据输入所述第二分析模型；

步骤S100，第二分析模型比对前后两次所述分析数据的评估值的比值是否达到预设值；

步骤S110，若未达到预设值，所述分析平台端向所述数据获取终端发送告警提示。

在本实施例中，食谱推荐时段的长度，可以与第一次分析数据对应的用户每日的膳食数据的时段长度相等。

第二分析模型用于分析用户在每日推荐食谱生成后，是否通过每日推荐食谱纠正了原有的营养摄入缺陷。即第二分析模型的作用是验证用户是否使用了每日推荐食谱。

具体的，每日推荐食谱生成后，当分析平台端检测到时间达到食谱推荐时段的终点时，分析平台端将用户每日的膳食数据处理成分析数据，以通过第二模型比对前后两次分析数据的评估值的比值是否达到预设值。

步骤S110中，评估值用于对用户每日的膳食数据偏离健康膳食的程度；每日推荐食谱生成前后两次评估值的比值用于判断用户采用每日推荐食谱的程度。当评估值的比值未达到设定值，表明此类用户对每日推荐食谱的使用率很低，每日推荐食谱达不到纠正膳食的效果。因此，分析平台端向数据获取终端发送告警，以提示用户未按照每日推荐食谱膳食所存在的健康风险。进一步的，若未达到预设值，所述分析平台端还可以向所述数据获取终端的关联终端发送告警提示。关联终端可以是医院终端或者亲属终端。

基于本发明的第二实施例，本发明的第三实施例中，所述步骤S100之后，还包括：

步骤S120，若达到预设值，所述分析平台端将每日推荐食谱生成后的所述分析数据输入所述第一分析模型；

步骤S130，在每日推荐食谱生成后，所述分析平台端从所述指标终端获取用户波动的健康相关指标数据，并判断波动的健康相关指标数据中关键健康指标数据是否符合设定标准；

步骤S140，在每日推荐食谱生成后，若关键健康指标数据不符合设定标准，所述分析平台端将已存储但未进行处理的用户每日的膳食数据处理成分析数据；

步骤S150，所述分析平台端将每日推荐食谱生成后的不符合设定标准的关键健康指标数据和所述分析数据处理为输入数据，输入所述第一分析模型；

步骤S160，通过所述第一分析模型输出更新的每日推荐食谱，并将更新的每日推荐食谱发送至数据获取终端。

步骤S120中，若第二分析模型比对前后两次所述分析数据的评估值的比值达到预设值，表明用户采用每日推荐食谱的程度较高，可以针对此类用户在每一轮持续提供每日膳食数据和关键健康指标数据波动的记录，并将上述数据输入第一分析模型持续得出不同阶段的每日推荐食谱。

每日推荐食谱具有食谱推荐时段。其中，食谱推荐时段最长不超过预设时期，这是因为本发明中的每日推荐食谱是根据用户一段时间的健康相关指标数据波动来制定的，而用户每隔一段时间由于药物或者膳食的调理，健康相关指标数据会有不同。根据每一段时间的波动，制定不同的每日推荐食谱，下一个时间段再次获取膳食数据和健康相关指标数据的波动后，执行每日推荐食谱的更新，使推荐食谱动态调整，能实现更为科学的膳食管控。

基于本发明的第二实施例至第三实施例，本发明的第四实施例中，所述步骤S10，包括：

步骤S11，在所述数据获取终端提供供选膳食清单，其中，供选膳食清单中记录每一天摄取的食谱信息，所述食谱信息包括膳食名称、食物名称、每种食物名称对应的食物量、食物烹饪方式，进食餐次(早、中、晚)；且在每日的推荐食谱生成后，供选膳食清单为每日的推荐食谱；膳食名称即菜名，例如土豆烧肉；食物名称为一道菜对应包含的各类食物，例如，土豆烧肉包括的食物为土豆和猪肉等。

步骤S12，获取用户从所述供选膳食清单中选择的膳食，并将当日用户选择的所有膳食作为当日膳食数据；

步骤S13，所述数据获取终端将获取到的当日膳食数据发送至所述分析平台端。

第四实施例和第五实施例用于提供两者不同的记录用户每日的膳食数据的技术方案。

第四实施例中，若用户初次使用该智能管理系统，可以通过数据获取终端获取用户的自行输入的健康相关指标数据，从而针对性的每日提供供选膳食清单。并将膳食清单显示在数据获取终端上。

用户可以从供选膳食清单中选择膳食名称，以实现每日的膳食数据的快速录入。

当然，用户也可能从供选膳食清单之外选择其他膳食，此时，将用户选择的膳食名称录入数据获取终端即可形成用户每日的膳食数据。录入方式可以为：通过数据获取终端的输入界面填写，或者通过数据获取终端的摄像头拍照识别。

在用户对智能管理系统使用一段时间后，每日推荐食谱若生成，供选膳食清单为每日的推荐食谱。

基于本发明的第二实施例至第三实施例，本发明的第五实施例中，所述数据获取终端设置有RFID读取器；所述步骤S10，包括：

步骤S14，将当日可选膳食的每一膳食分配RFID标签；

步骤S15，在RFID标签中记录每一膳食的膳食信息；

步骤S16，在用餐前通过数据获取终端读取用户选择的膳食对应的RFID标签；

步骤S17，所述数据获取终端将读取到的RFID标签发送至所述分析平台端。

第五实施例和第四实施例可以联合使用，或者仅使用其中一种方式。第五实施例的应用场景适合大堂的膳食，例如，食堂，或者餐厅。在食堂或者餐厅中通过RFID标签标记同种膳食，通过收据获取终端靠近RFID标签，即可快速获取用户选择的膳食，从而实现用户每日的膳食数据的快速录入。

基于本发明的第四实施例或第五实施例，本发明的第六实施例中，所述分析平台端将用户每日的膳食数据处理成分析数据，参照下述方式进行：

步骤S41，获取营养数据库，其中营养数据库中存储有食物名称对应的营养数据，其中，营养数据包括所述食物名称包含的营养类型和营养比重；

步骤S42，所述分析平台端通过查询营养数据库将用户每一日的膳食数据处理成一个数据单元；

步骤S43，所述分析平台端将连续的各个数据单元处理成分析数据。

在本实施例中，将每一日的膳食数据处理成一个数据单元是为了统一每一日的膳食数据的衡量标准。

例如，某一日用户摄入的膳食包括：早餐为鸡蛋1颗和牛奶200ml，中餐为米饭200g、青菜200g、土豆片炒肉1份，晚餐为米饭200g、丝瓜200g、胡萝卜炒肉1份。

则将该日的膳食数据处理成数据单元包括如下步骤：

首先，通过查询营养数据库，将该日的膳食数据换算得到当日每种营养类型的总摄入量，例如：能量C千焦；蛋白质D克；脂肪总量E克；胆固醇E毫克；碳水化合物总量F克；盐G毫克。

其次，获取各种营养类型的设定排序，按照设定排序将该日换算得到的当日每种营养类型的总摄入量排列形成行矩阵，其中，当某种营养类型的当日总摄入量为0时，在行矩阵中的对应位置填入0；

最后，按照日期顺序，将每一个数据单元得到的行矩阵按照纵向排列，进行行矩阵合并处理，得到由连续的各个数据单元组成的分析数据矩阵。

基于本发明的第一实施例至第六实施例，本发明的第七实施例中，所述营养智能管理方法还包括：

步骤S170，根据所述波动的健康相关指标数据，将所述分析数据对应的时段划分为若干个营养摄入时间段，并对每个营养摄入时间段需要摄入的营养类型分别设定摄入标准值；

步骤S100包括：

步骤S101，所述第二分析模型将每一分析数据中的每一个数据单元中每一种营养类型分别查询摄入标准值，计算得到每一数据单元的评估值；

步骤S102，根据每一分析数据中的所有数据单元的评估值，确定所述分析数据的评估值；

步骤S103，将前后两次的分析数据分别对应的评估值进行比对，以确定前后两次分析数据的评估值的比值是否达到预设值。

步骤S170中，根据所述波动的健康相关指标数据，将所述分析数据对应的时段划分为若干个营养摄入时间段的原因是，健康相关指标数据波动过程中，对应的营养类型推荐摄入量也不同。例如，当分析数据对应的时段中，前面一段时间血脂正常，则单日脂肪总量的摄入可以参考正常标准摄入。当中间一段时间血脂上升至超过正常区间，则单日脂肪总量的摄入量需要降低。所以，根据分析时段中波动的健康相关指标数据，可以将分析数据对应的时段划分为若干个营养摄入时间段，对每个营养摄入时间段需要摄入的营养类型分别设定摄入标准值。从而有助于每一日都通过每种营养类型的实际摄入量和摄入标准值之间的偏差，得到当日膳食的评估值；而通过分析数据对应时段的每日膳食的评估值，则可以衡量分析数据对应时段的膳食总体评估值。

基于本发明的第一实施例至第七实施例，本发明的第八实施例中，所述分析平台端从指标终端获取用户波动的健康相关指标数据的步骤，包括：

步骤S31，所述分析平台端从所述指标终端中查询用户每一天的健康相关指标数据；

步骤S32，判断用户每一天的健康相关指标数据中是否存在当日更新指标项目；

步骤S33，将当日更新健康相关指标数据作为健康相关指标数据；

步骤S34，将当日未更新的指标项目采用历史最新健康相关指标数据作为健康相关指标数据；例如，在预设时段为2022年3月1日至2022年3月15日的时段内，若在2022年3月7日和2022年3月12日分别查询到存在当日更新的血脂数据，则2022年3月1日至2022年3月6日采用之前的血脂数据；而2022年3月7日至2022年3月11日采用2022年3月7日的血脂数据；2022年3月12日至2022年3月15日采用2022年3月12日的血脂数据。

步骤S35，所述根据所述波动的健康相关指标数据，将预设时期划分为若干个营养摄入时间段的步骤，包括：

步骤S36，计算健康相关指标数据中关键健康指标数据的波动幅度；

步骤S37，根据关键健康指标数据的波动幅度，将预设时期划分为若干个营养摄入时间段。

具体的，每次检测的健康相关指标数据是波动的，通过预设波动幅度来衡量波动是否呈现显著波动的情况，达到显著波动的情况则不需要划分不同的营养摄入时间段，而轻微波动的情况则不需要划分不同的营养摄入时间段。

基于本发明的第八实施例，本发明的第九实施例中：

所述分析平台端通过查询营养数据库将用户每一日的膳食数据处理成一个数据单元，具体为：

A

A

所述分析平台端将连续的各个数据单元处理成分析数据，具体为：

其中，A为分析数据；

对预设时期中的每个营养摄入时间段需要摄入的营养类型分别设定摄入标准值，具体为：

B

B

所述第二分析模型计算得到每一数据单元的评估值，具体为：

所述根据每一分析数据中的所有数据单元的评估值，确定所述分析数据的评估值具体为：

将前后两次的分析数据分别对应的评估值进行比对，以确定前后两次分析数据的评估值的比值是否达到预设值，具体为：

获取将前一次分析数据的评估值与后一次分析数据的评估值的比值，当比值达到预设值，则确定前后两次分析数据的评估值的比值达到预设值。

具体的，每一次分析数据的评估值表明一种实际摄入营养与标准摄入营养的偏离程度的大小；

前后两次的分析数据的评估值比对过程中，若前一次评估值大(偏离程度大)，后一次评估值小(偏离程度小)，则两者比值大，两者比值能达到预设值(表明后一次得到了膳食的纠正)，所以不需要预警。

达到预设值表明第一次的推荐食谱有效，则持续根据后面的膳食情况和健康相关指标数据的波动急需输出推荐食谱。

反之，若若前一次评估值大(偏离程度大)，后一次评估值也大(偏离程度大)，则比值小，两者比值未能达到预设值(表明后一次没有得到膳食的纠正)，所以需要预警。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种智能管理系统，应用上述任一项所述的营养智能管理方法，智能管理系统包括分析平台端和分别与所述分析平台端信号连接的指标终端和数据获取终端；所述分析平台端设置有第一分析模型。

作为本发明的进一步扩展，还可以进一步包含下述方案：

①将用户申报的每日食谱(即期望膳食食谱)、用户的基本健康状况和身体评价数据(身高、体重等)，发送到分析平台端的第一分析平台(第一分析平台属于用户身体情况的判断分析平台)。第一分析平台通过用户的健康状况和身体评价数据，推荐用户的膳食能量参考摄入量等。

②根据用户申报的期望膳食食谱中包含的食物种类和数量，计算该食谱提供的能量和营养素摄入量，并将该食谱提供的能量和营养素摄入量发送到分析平台端的第二分析平台。第二分析平台将该营养素摄入量与用户体质条件适应的推荐营养素摄入量相比，求出能量与营养素供给比值，同时求出能量来源比、蛋白质来源比、膳食制度等指标，分析是否符合预设比值。

③如果符合预设比值，则形成最终的推荐膳食，输送到用户端，供用户日常备膳配餐使用；

如果不符合预设比值，则根据数据呈现的特点，调整用户期望膳食食谱中的食物数量和比例，再进入第二分析平台的上述第②项计算程序，食谱调整直到能满足用户每日膳食营养素参考摄入量标准为止，该食谱即是对该用户提供的每日个性化推荐食谱。

从而，根据上述扩展，该智能管理系统可以为用户提供：

个体推荐膳食设计、家庭推荐膳食设计、机体食堂推荐膳食设计、点餐人员的推荐食谱设计等多种模式的计算。

其中：期望膳食食谱是指用户点餐并期待的膳食，往往注重了口味等个人喜好，没有合理营养的判断、也没有定量配餐；

第一分析平台：用户健康状况和身体评价数据是为用户推荐合理膳食的基本判断，即需要给用户配备多少能量和营养素才合适；

第二分析平台：根据期望膳食食谱进行量化配餐计算，通过调整期望膳食食谱中的食物种类设定数量，并根据健康状况适当调整食物种类和膳食数量，形成设计食品，计算并判断设计食谱提供的能量与营养素是否达到该个体合理营养的预设值，最终形成每日个性化推荐食谱。

将推荐食谱输入到用户端，用户随时查收和使用。

期望膳食食谱：是指用户点菜的膳食食谱。

膳食设计食谱：是软件分析过程中产生的初步设计食谱。

推荐膳食食谱：是指针对该用户个性化设计的食谱，该食谱是能够满足永续合理营养需求的科学配餐食谱。这里引入了信息化手段和营养科学计算的个性化健康食谱。因此，本发明中这三个概念有先后次序，和合理化程度不同。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。