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文檔簡介
1、本文研究并實現(xiàn)了針對疾病的營養(yǎng)膳食配餐。主要研究了優(yōu)化算法及其在疾病與營養(yǎng)膳食優(yōu)選中的應用。
在對營養(yǎng)師實際配餐原理及流程進行模擬的過程中,應用優(yōu)化算法解決了疾病與營養(yǎng)膳食優(yōu)選證據(jù)復雜、因素不確定等問題,算法的應用實現(xiàn)了智能化優(yōu)選配餐。模擬退火算法在疾病與營養(yǎng)膳食配餐領域的研究與實現(xiàn)為計算機應用開辟了新的空間。論文的研究主要包括以下幾個方面:首先,建立了疾病與營養(yǎng)膳食的貝葉斯網(wǎng)絡模型,通過對貝葉斯網(wǎng)絡的推理得到聯(lián)合后驗概率
2、,對概率值的優(yōu)選實現(xiàn)了針對合并癥患者的選菜,并且本論文最終實現(xiàn)了針對合并癥患者的配餐;確立了系統(tǒng)的實現(xiàn)目標。通過對實現(xiàn)目標的分析劃分了系統(tǒng)的功能模塊;建立了疾病與營養(yǎng)膳食數(shù)據(jù)庫,并對其中數(shù)據(jù)進行豐富,這為模擬退火算法參數(shù)值的確定提供了重要的參考依據(jù);應用不確定性推理方法對疾病與營養(yǎng)膳食數(shù)據(jù)庫進行了知識發(fā)現(xiàn),這一過程作為針對疾病配餐的一個步驟為模擬退火算法的應用提供了解空間。然后,通過對算法的研究與改進確立了有記憶的模擬退火算法在疾病與營
3、養(yǎng)膳食優(yōu)選中的應用,實現(xiàn)了算法目標函數(shù)及重要參數(shù)值的確定,并對算法的實現(xiàn)步驟進行了描述。應用改進的模擬退火算法最終實現(xiàn)了針對疾病患者的個體化精確配餐。
最后,對疾病與營養(yǎng)膳食優(yōu)選算法進行了計算機仿真實驗,并對仿真結果進行了對比分析。通過實驗證明,應用改進的有記憶的模擬退火算法提高了營養(yǎng)膳食優(yōu)選速度,得到的配餐結果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的搜索方法。且在理論上證明其相對于標準的模擬退火算法有更快的收斂速度及很強的脫離局部極值點和避免過早
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