18、自然疗法知识图谱与免疫系统提升推荐系统

自然疗法知识图谱与免疫系统提升推荐系统

1. 引言

2019 年有研究指出,当年是营养之年,强调了食物系统、人类健康与环境之间的联系。受 COVID - 19 全球大流行的影响,人们迫切需要能够增强免疫系统的补充解决方案。如今,健康的生活方式、健身和饮食习惯已成为日常生活的核心。同时,推荐系统在生活中日益普及,但现有的推荐系统调查尚未涉及增强免疫系统的建议。

目前,研究健康生活方式的应用程序既耗时又需要用户有学习的热情,而且现有的食物本体之间存在缺失的联系。因此,有必要设计一个自然疗法知识图谱,并将其应用于基于知识的推荐系统中,以增强免疫系统。

研究问题(RQ)如下:
- RQ1:是否有食物可以帮助增强免疫系统?
- RQ2:是否有可重复使用的描述食物的本体?
- RQ3:如何从食物数据中推断出有意义的信息(例如数据分析)?如何设计一个促进增强免疫系统饮食的健康推荐系统?

主要贡献(C)包括:
- C1:设计了食物本体目录(及其相关工具),以鼓励过去的项目分享以本体形式实现的专业知识。
- C2:建立了一个专注于自然疗法的统一食物知识库,以改善健康状况并增强免疫系统。
- C3:设计了一个推理引擎,以提供更复杂的建议,并满足过敏、饮食等要求。

2. 相关工作

相关工作主要分为以下几类:

2.1 食物知识图谱:本体和数据集
项目名称 简介
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值