[發明專利]菜品風味智能識別方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211625205.X
• 申請日: 2022-12-16
• 公開（公告）號: CN116050253A
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 王震宇
• 申請（專利權）人: 嘉興未來食品研究院
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F119/02
• 代理公司: 深圳市恒程創新知識產權代理有限公司 44542
• 代理人: 王敏睿

1.一種菜品風味智能識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

獲取待處理的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據，所述待處理用戶對各類菜品各屬性的判斷數據包括菜品的味道、顏色、形狀、香味以及火候程度數據中的至少一項；

對所述待處理的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據進行預處理，得到預處理后的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據；

建立菜品風味智能識別模型，并根據所述預處理后的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據對所述菜品風味智能識別模型的參數進行優化調整，直到得到目標菜品風味智能識別模型；

獲取當前待識別菜品，并將所述待識別菜品輸入目標菜品風味智能識別模型，得到待識別菜品風味的智能識別結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立菜品風味智能識別模型，并根據所述預處理后的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據對所述菜品風味智能識別模型的參數進行優化調整，直到得到目標菜品風味智能識別模型，包括：

建立菜品風味智能識別模型并保持所述菜品風味智能識別模型的初始參數不變；

隨機確定所述菜品風味智能識別模型的每個微粒的速度和位置；

按照預設趨向操作，對所述菜品風味智能識別模型的每個微粒的速度和位置進行優化和調整，直到滿足預設要求，得到目標菜品風味智能識別模型。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照預設趨向操作，對所述菜品風味智能識別模型的每個微粒的速度和位置進行優化和調整，直到滿足預設要求，得到目標菜品風味智能識別模型，包括：

根據所述菜品風味智能識別模型的每個微粒的速度和位置和預設的舒適值函數，計算各個微粒的舒適值；

根據所述舒適值和所述舒適值函數，調整各個微粒的速度和位置，直到所述各個微粒的舒適值滿足預設的舒適度要求，得到目標菜品風味智能識別模型。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述舒適值和所述舒適值函數，調整各個微粒的速度和位置，直到所述各個微粒的舒適值滿足預設的舒適度要求之后，還包括：

將所述預處理后的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據輸入調整后的菜品風味智能識別模型，進行迭代處理，得到輸出結果和迭代次數；

若所述輸出結果和迭代次數不滿足預設要求，則返回到所述按照預設趨向操作，對所述菜品風味智能識別模型的每個微粒的速度和位置進行優化和調整步驟，直到輸出結果和迭代次數滿足預設要求。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待處理的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據，包括：

發送各類測試菜品至大量用戶，并獲取用戶反饋的對類菜品各屬性的判斷數據；

根據所述大量用戶對歌類菜品各屬性的判斷數據，并建立菜品風味感官數據庫；

在目標菜品風味感官數據庫中提取所需的菜品的各屬性的判斷數據。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述待處理的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據進行預處理，得到預處理后的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據，包括：

對所述獲取的各類菜品各屬性的判斷數據的缺失值進行填充；

識別并剔除所述獲取的各類菜品各屬性的判斷數據中的異常值，得到剔除異常值后的各類菜品各屬性的判斷數據；

對所述剔除異常值后的各類菜品各屬性的判斷數據的缺失值進行平滑去噪，得到平滑去噪的各類菜品各屬性的判斷數據；

判斷所述平滑去噪的各類菜品各屬性的判斷數據，是否滿足預設精度，若不滿足，則重復執行上述操作，直到滿足預設精度，得到預處理后的用戶對各類菜品各屬性的判斷數據。

7.如權利要求1至6中任一項所述方法，其特征在于，所述獲取當前待識別菜品，并將所述待識別菜品輸入目標菜品風味智能識別模型，得到待識別菜品風味的智能識別結果之后，還包括：

根據預設的獲取周期，獲取當前待識別菜品；

重新根據新獲取的對所述當前待識別菜品，對所述目標菜品風味智能識別模型進行優化和修正，得到新的菜品風味智能識別模型；

將所述新獲取的對所述當前待識別菜品輸入至新的菜品風味智能識別模型，得到新的菜品風味的智能識別結果。