بناء نموذج غذائي باستخدام تعلم الآلة

الباحث

يحيى يونس سعيد البك

المشرف

غيداء عبدالعزيز مجيد الطالب

الجامعة

جامعة الموصل

الكلية / القسم

كلية علوم الحاسوب والرياضيات / علوم الحاسوب

الشهادة

دكتوراه

السنة

2022

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Nutrition Model ; Machine Learning ; Healthy Diet ; Recommendation System

أصبح البحث عن غذاء مناسب وص حي أمرًا ضروريًا جدا لجسم الإندسان وص حته؛ ولن تكتمل المحاولات المستمرة للتمتع بصحة جيدة باتباع الحميات الغذائية دون تحديد الأطعمة والسعرات الحرارية التي يحتاجها الجسم يوميًا. يواجه الأشخاص دائمًا صعوبة في حساب السعرات الحرارية في الوجبات التي يتناولونهاء تقتترح هذه الدراسة استخدام خوارزميات التعلم الآلي لبناء نظام ذكاء غذائي يعتمد على حاجة الجسم لاكتساب أو فقدان الوزن أو الطعام الصحي. تم استخدام die gene بيانات تتضمن أسماء الأطعمة والمغذيات لكل طعام. بعد تهيئة مجموعة البيانات، تم تجميع مجموعة البيانات في ثلاث مجمورعات باس تخدام خوارزمية K_ MEAN (فقدان وزن، اكتساب وزن، طعام صحي) وتم تحديد العناصر الغذائية التي تؤثر على كل طعام من قبل خبراء التغذية لتحديد عناصر النظام الغذائي المطلوب. في النظام المقتترح، يتم استخدام مؤشر كتلة الجسم (MBIT) ومن خلال المعادلة المقترحة للعثور على الحالة الفيزيائية للشغخص ومن ثم يتم اقتراح قائمة الأطعمة لأنواع مختلفة من العناصر الغذائية والسعرات الحرارية التي تؤخذ في الاعتبار Lila إلى جنب مع التفاصيل الأخرى ذات الصلة مثل الدهون والبروتينات والحديد والكالسيوم والص وديوم والبوتاسيوم والكربوهيدرات والألياف وفيت امين د والسكر لتحديد النظام الغذائي المناسب. من أجل الحصول على نتائج فعالة، تم استخدام عدد من طرق التعلم الآليء وهي ( Gaussian Naive Bayes, ،(Nearest neighbor and Random _ Forest وقد حققت الخوارزميات LE nal 8 دقة 73.8 و 86.6 و 85 على التوالي. بعد 3 eel تم استخدام خوارزمية تعلم المجموعة:؛ والتي ربطت الخوارزميات المذكورة cool وباس تخدام تصويت الأغلبية؛ تم الحصول على دقة تساوي 87.1. أثبت النموذج المقترح فعاليته Lady لخبراء التغذية والنتائج المحققة.

The search to find suitable and healthy food has become a very necessary thing for the human body and its health, and the continuous attempts to enjoy good health by following diets will never be complete without specifying the foods and calories that the body needs daily. People always have difficulty counting calories in the meals they eat, and this study suggests using machine learning algorithms to build a diet intelligence system based on the body's need of gaining or losing weight or healthy food. A data set including the names of foods and nutrients for each food was used. After initializing the data set, the data set was clustered into three groups using the K_MEANs algorithm, a loss group, a gain group, and a healthy food group, and the nutrients affecting each food were determined by nutrition experts to determine the elements of the required diet. In the proposed system, the body mass index (MBI) is used and by the proposed equation to find the physical state and then will suggest list of food for different types of nutrients and calories are taken into consideration along with other relevant details such as fats, proteins, iron, calcium, sodium, potassium, carbohydrates, fiber, vitamin D and sugar to determine the appropriate diet. In order to obtain efficient results, a number of machine learning methods were used, namely (Gaussian Naïve Bayes, Nearest neighbor and Random Forest), and the accuracy was obtained: 73.8, 86.6, and 85, respectively. Then, the ensemble learning algorithm was used, which linked the aforementioned algorithms, and using the majority vote, an accuracy equal to 87.1 was obtained. The proposed model proved efficient according to nutrition experts and the results achieved.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب