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申请/专利权人：大连东软信息学院
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的食谱智能生成方法，包括：构建食物图像数据集和食材语料库，并对食物图像进行预处理；构建环境特征提取编码器，对处理后的食物图像进行特征提取，得到图片特征张量；构建成分解码器，将图片特征张量和食材语料库中的食材相对应，得到经过成分解码的食材列表；构建成分编码器，将经过成分解码的食材列表通过成分编码器处理，得到食材特征张量；构建食谱解码器，通过食谱解码器将图片特征张量和食材特征张量通过拼接的方式进行融合，处理融合后的特征，得到最终的预测食谱步骤说明；本发明能够在环境去噪的条件下尽可能多地保留图像的核心特征信息，避免模型过拟合，提高模型的泛化能力，提高混合模型预测的精准度。
主权项：1.一种基于神经网络的食谱智能生成方法，其特征在于，包括：S1：构建食物图像数据集和食材语料库，并对所述食物图像数据集中的食物图像进行预处理；S2：构建环境特征提取编码器，对所述预处理后的食物图像进行特征提取，得到图片特征张量；S3：构建成分解码器，将所述图片特征张量和所述食材语料库中的食材相对应，得到经过成分解码的食材列表；S4：构建成分编码器，将所述经过成分解码的食材列表通过所述成分编码器处理，得到食材特征张量；S5：构建食谱解码器，通过所述食谱解码器将所述图片特征张量和所述食材特征张量通过拼接的方式进行融合，并使用相似度度量方法处理融合后的特征，得到待预测的食材，通过梯度下降算法对待预测的食材进行预测，得到最终的预测食谱步骤说明。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连东软信息学院 一种基于神经网络的食谱智能生成方法
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