一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法及系统与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法及系统。

背景技术：

2.随着我国国民物质生活的逐渐充实满足，越来越多的人开始追求精神满足，而宠物在满足人们精神需要方面做出了巨大的贡献。以最经典的犬类及猫科宠物为例，其因为具备毛茸茸的触感及较强的互动性，在心理学上能够促进孕激素分泌使宠物主感到愉悦，因而越来越多人加入宠物主行列开始进行宠物饲养，随着宠物市场的不断扩大，爬虫、两栖类动物也逐渐出现于宠物饲养名列中。同时并非所有的宠物主都具备如同宠物医生或饲养员一样的饲养能力和饲料选取及搭配能力。
3.由于宠物饲料品类繁多，且各类型宠物的饲养需求和营养要求不同，现有技术中存在宠物主不能根据宠物的生存和营养需要选取相契合饲料进行喂养，从而影响宠物的健康状况甚至缩短宠物寿命的技术问题。

技术实现要素：

4.本技术提供了一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法及系统，用于针对解决现有技术中存在宠物主不能根据宠物的生存和营养需要选取相契合饲料进行喂养，从而影响宠物的健康状况甚至缩短宠物寿命的技术问题。
5.鉴于上述问题，本技术提供了一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法及系统。
6.本技术的第一个方面，提供了一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法，所述方法包括：利用宠物数据采集设备对宠物相关信息进行采集，获得宠物基础信息；根据宠物基础信息分别从年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行饲养需求分析，确定宠物饲养需求信息；基于宠物饲养需求信息在饲料成分列表库中进行遍历分析，确定推荐饲料信息，并将推荐饲料信息进行反馈。
7.本技术的第二个方面，提供了一种基于人工智能的宠物饲料推荐系统，所述系统包括：宠物数据采集模块，用于利用宠物数据采集设备对宠物相关信息进行采集，获得宠物基础信息，其中，所述宠物基础信息包括年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息；饲养需求分析模块，用于根据所述宠物基础信息分别从年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行饲养需求分析，确定宠物饲养需求信息；饲料推荐反馈模块，用于基于所述宠物饲养需求信息在饲料成分列表库中进行遍历分析，确定推荐饲料信息，并将所述推荐饲料信息进行反馈。
8.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
9.本技术实施例提供的方法通过利用宠物数据采集设备对宠物相关信息进行采集，获得宠物基础信息；根据宠物基础信息分别从年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行饲养需求分析，确定宠物饲养需求信息后，基于宠物饲养需求信息在饲料
成分列表库中进行遍历分析，确定推荐饲料信息并进行反馈。本技术通过采集宠物的相关基础信息为后续进行宠物饲养需求的分析获取提供参考信息基础。基于宠物的年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息综合分析当前宠物的营养需求和生长需求，避免单一角度片面的进行宠物饲料需求分析，导致所推荐的饲料存在营养缺陷。基于大数据将宠物饲养需求进行匹配，获得饲料成分满足分析所获宠物饲料需求的对应宠物饲料产品，达到了实际推荐的宠物饲料与宠物需求相契合，满足宠物的生长需要和营养需求，为宠物健康保驾护航的技术效果。
附图说明
10.图1为本技术提供的一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法流程示意图；
11.图2为本技术提供的一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法中构建饲料成分列表库的流程示意图；
12.图3为本技术提供的一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法中获得匹配调整饲料信息的流程示意图；
13.图4为本技术提供的一种基于人工智能的宠物饲料推荐系统的结构示意图；
14.附图标记说明：宠物数据采集模块11，饲养需求分析模块12，饲料推荐反馈模块13
具体实施方式
15.本技术提供了一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法及系统，用于针对解决现有技术中存在宠物主不能根据宠物的生存和营养需要选取相契合饲料进行喂养，从而影响宠物的健康状况甚至缩短宠物寿命的技术问题。
16.针对上述技术问题，本技术提供的技术方案总体思路如下：
17.采集与宠物的生长状况及健康营养需要具有相关性的宠物基础信息，并基于宠物基础信息进行宠物饲养需求的分析，获得当前宠物的营养需求和生长需求，基于大数据将宠物饲养需求进行匹配，获得饲料成分满足分析所获宠物饲料需求的对应宠物饲料产品。避免了角度片面的对宠物需求进行分析，导致所推荐的饲料存在营养缺陷。达到了实际推荐的宠物饲料与宠物需求相契合，满足宠物的生长需要和营养需求的技术效果。
18.实施例一
19.如图1所示，本技术提供了一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法，所述方法包括：
20.s100：利用宠物数据采集设备对宠物相关信息进行采集，获得宠物基础信息，其中，所述宠物基础信息包括年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息；
21.具体而言，所述宠物为人类为满足精神需要而豢养的生物，涵盖鱼纲、爬行纲、两栖纲、昆虫等多种生物类型。所述宠物数据采集设备为具备文字识别功能、图像采集功能和重力感应功能的智能数据采集设备。所述特殊体质信息为具体某一宠物与同类别其他宠物相比，或同品种宠物的通性特殊体质，例如加菲猫泪腺堵塞、边牧肠胃脆弱。
22.所述宠物数据采集设备获取待进行饲料推荐的宠物基础信息方法有三：
23.其一，宠物主将所养宠物的历史病历输入所述宠物数据采集设备，所述宠物数据采集设备从宠物历史病历中识别并计算出获取宠物当前的年龄信息、特殊体质信息、品质
信息；
24.其二，宠物主直接输入宠物包括年龄、特殊体质、品种的所述宠物基础信息进入所述宠物数据采集设备；
25.其三，所述宠物数据采集设备获取待推荐饲料宠物的图像信息，进行图像特征识别，获得所述宠物的毛色、面部特征、耳型等信息，确定所述宠物包括年龄信息、特殊体质信息及品种信息的宠物基础信息。
26.利用所述宠物数据采集设备对宠物相关信息进行采集，获得包括年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息的所述宠物基础信息。
27.s200：根据所述宠物基础信息分别从年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行饲养需求分析，确定宠物饲养需求信息；
28.具体而言，应理解的，不同年龄段的宠物具有不同的生长营养需求和喂养量参考，因而需要根据年龄不同，选择不同的宠物饲料。不同品种的宠物犬具有不同的内分泌特征和毛囊结构以及疾病，因而需选择含有不同营养侧重的饲料进行喂养。不同的宠物犬由于基因及遗传原因，可能存在不同的特殊体质，因而为避免遗传病或基因导致的特殊体质导致宠物犬生长发育障碍，需要选择含有对特殊体质具有缓解保健成分的饲料进行喂养。
29.以宠物犬的饲养为例，幼犬期是宠物犬成长发育的重要事情，要求饲料中蛋白质和能力含量较高，同时由于幼犬肠胃功能较弱，要求饲料容易消化吸收；成犬期宠物犬发育成熟，此时应选用营养均衡的饲料进行喂养，同时为保护成犬牙齿，要求饲料偏硬以起到磨牙作用，同时定期补充鱼羊进行营养强化；老年犬期宠物犬内分泌能力减弱，钙质逐渐摄入量降低且流失量升高，此时需要选择钙含量较高的饲料进行喂养，同时为避免宠物活动量少以及消化能力减弱引起的便秘，需要选择含有适量植物纤维的饲料。
30.贵宾犬相较于其他犬种易被牙结石困扰，且由于其特殊的复合毛囊结构容易出现毛发无光泽，因而对于贵宾犬需要侧重于选择具有靓毛护齿配方的宠物饲料，雪纳瑞犬相较于其他犬种尿道敏感且易出现皮肤病，因而对于雪纳瑞犬需要侧重选择维护泌尿、保护皮毛配方的宠物饲料。
31.加菲猫具有容易出现泪腺发炎的特殊体质，需要喂养具有泪腺炎症抑制或保健作用成分的饲料；柯基犬具有容易缺钙、不喜饮水的特殊体质，需要喂养含钙量和含水量较高的罐头饲料以避免柯基便秘和骨骼脆弱。
32.从待进行饲料推荐宠物的年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行综合的饲养需求分析，确定所述宠物饲养需求信息，例如对处于幼犬期同时患有遗传性肠道疾病柯基的喂养需求。
33.s300：基于所述宠物饲养需求信息在饲料成分列表库中进行遍历分析，确定推荐饲料信息，并将所述推荐饲料信息进行反馈。
34.具体而言，应理解的，不同的宠物饲料为满足不同类型宠物的饲养，往往具有不同的配方，基于不同的成分配方，不同类别的宠物饲料具有不同的蛋白质、碳水及其他营养成分的区别。
35.所述饲料成分列表库为基于大数据采集获取的涵盖当前市场流通的绝大多数宠物饲料构建的大型数据库，基于所述宠物饲养需求信息在饲料成分列表库中进行遍历分析，确定满足所述宠物饲养需求信息的相应单一或多种饲料产品，并将所述推荐饲料产品
信息提供给宠物主进行宠物饲料推荐反馈，为宠物主提供便于宠物健康成长满足宠物营养和健康需要的宠物饲料。
36.本技术通过采集宠物的相关基础信息为后续进行宠物饲养需求的分析获取提供参考信息基础。基于宠物的年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息综合分析当前宠物的营养需求和生长需求，避免单一角度片面的进行宠物饲料需求分析，导致所推荐的饲料存在营养缺陷。基于大数据将宠物饲养需求进行匹配，获得饲料成分满足分析所获宠物饲料需求的对应宠物饲料产品，达到了实际推荐的宠物饲料与宠物需求相契合，满足宠物的生长需要和营养需求，为宠物健康保驾护航的技术效果。
37.进一步的，如图2所示，本技术提供的方法步骤s300还包括：
38.s310：通过近红外光谱分析仪对各饲料成分进行分析，获得饲料监测成分信息；
39.s320：通过饲料介绍信息确定饲料组成成分信息；
40.s330：将所述饲料监测成分信息、所述饲料组成成分信息进行相关性分析，并将所述饲料监测成分信息与所述饲料组成成分信息的对应关系进行映射，构建所述饲料成分列表库。
41.具体而言，所述饲料组成成分信息为饲料生产厂商提供的，与所生产宠物饲料相对应的营养成分表和配料表。所述饲料监测成分信息为饲料营养成分表中脂肪、蛋白质、植物纤维、能量等信息具体对应的粗纤维蔬菜、禽类肝脏、肉制品配料信息。在理想状态下，通过试验获得的所述饲料监测成分信息与饲料生产厂商提供的所述饲料组成成分信息具有一致性。
42.所述近红外光谱分析仪对饲料成分进行分析的原理为运用近红外漫反射光谱技术扫描获取采集饲料的近红外漫反射光谱。具体方法为取适量宠物饲料，基于烘干机去除水分后通过超微粉碎研磨或设定其他粒度级别的研磨系数进行饲料粉碎处理，并进行目筛标准设置进行粉碎饲料的过筛处理。将适量饲料装入旋转样品杯中，上机扫描(每个样品重复装样1～16次扫描，本实施例在此对于红外扫描次数不做限制，在具体实施过程中可根据实际需要进行设置)，然后计算平均光谱，获得到粉碎饲料样品的近红外漫反射光谱。
43.基于获得的所述饲料的近红外漫反射光谱进行饲料成分特征分析确定所述饲料监测成分信息。将所述饲料监测成分信息、所述饲料组成成分信息进行相关性分析，并将所述饲料监测成分信息与所述饲料组成成分信息的对应关系进行映射，构建所述饲料成分列表库。
44.本实施例通过获取宠物饲料的监测成分信息对商家提供的饲料组成成分数据进行比对修正，输入构建的饲料成分列表库，避免单一参考商家提供的饲料信息向宠物主进行饲料推荐，导致推荐结果不准确的问题，达到了提高所推荐宠物饲料与宠物饲料需求匹配程度的技术效果。
45.进一步的，所述通过近红外光谱分析仪对各饲料成分进行分析，获得饲料监测成分信息，本技术提供的方法步骤s310还包括：
46.s311：对饲料进行图像采集获得饲料图像；
47.s312：将所述饲料图像通过傅里叶转换进行图像重建得到傅里叶变换频谱图；
48.s313：根据所述傅里叶变换频谱图进行粗脂肪、粗纤维特征分析，确定所述饲料监测成分信息。
49.具体而言，获取待监测的具体某一宠物饲料，取适量宠物饲料，基于烘干机去除水分后通过超微粉碎研磨或设定其他粒度级别的研磨系数进行饲料粉碎处理，并进行目筛标准设置进行粉碎饲料的过筛处理。将适量饲料装入旋转样品杯中，进行上机扫描，完成图像采集获得饲料图像。
50.在本实施例中，所述傅里叶转换为对饲料样本中分子结构及物质化学组成信息进行表征，基于傅里叶变换近红外光谱法可用于测定蛋白质、淀粉等生物大分子含量的特征，将所述饲料样品的近红外漫反射光谱图像通过傅里叶转换进行图像重建得到傅里叶变换频谱图；根据所述傅里叶变换频谱图，获知频谱图上电所代表的固定频率、幅值、相位的正弦波图像，基于正弦波图像进行滤波处理，再对所述傅里叶变换频谱图进行反变换获得可识别图像，从而提高对粗脂肪、粗纤维、蛋白质等组分特征进行识别分析的分辨率，确定所述饲料监测成分信息。
51.本实施例基于傅里叶变换近红外光谱法实现了快速获取待测宠物饲料的配料情况，提高了宠物饲料组分分析效率，为后续与厂商提供的宠物饲料配方组分进行比对提供数据基础，间接达到了提高进行宠物饲料推荐准确度的技术效果。
52.进一步的，所述根据所述宠物基础信息分别从年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行饲养需求分析，确定宠物饲养需求信息，本技术提供的方法步骤s200包括：
53.s210：分别从所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行饲养需求分析，得到年龄饲养需求、品种饲养需求、体重饲养需求、体质饲养需求；
54.s220：计算所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息对于饲养需求的影响权重；
55.s230：基于所述影响权重对所述年龄饲养需求、品种饲养需求、体重饲养需求、体质饲养需求进行加权处理，获得所述宠物饲养需求信息。
56.具体而言，所述年龄饲养需求为基于不同年龄段的宠物具有不同的生长营养需求和喂养量参考的特征，根据年龄不同，选择不同的宠物饲料。所述品种饲养需求为基于不同品种的宠物犬具有不同的内分泌特征和毛囊结构以及疾病的特征，根据品种不同，选择含有不同营养侧重的饲料进行喂养。所述体重饲养需求为根据具体宠物的饮食习惯、喂养频率及当前年龄段的同类型宠物均值体重状况确定的当前对于所述宠物的饲料投放量和频率。所述特殊体质饲养需求为基于不同的宠物犬的基因及遗传病因素存在不同的特殊体质的特征，为避免遗传病或基因导致的特殊体质导致宠物犬生长发育障碍，选择含有对特殊体质具有缓解保健成分的饲料进行喂养。
57.分别从所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行饲养需求分析，得到与之相对应的所述年龄饲养需求、品种饲养需求、体重饲养需求、体质饲养需求。
58.应理解的，不同宠物由于其年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息的不同，受到年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息的影响，干扰宠物的正常生长和健康状况的程度不同，因而进行计算确定所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息对于具体宠物饲养需求的影响权重。
59.具体的，对不同宠物基础信息进行权重分配的权重值可直接采用现有技术提供的权重值作为权重分配结果，也可采用层次分析法、模糊法、模糊层次分析法和专家评价法等
方法得出不同宠物基础信息对应的权重值作为权重分配结果。基于所述影响权重对所述年龄饲养需求、品种饲养需求、体重饲养需求、体质饲养需求进行加权处理，获得所述宠物饲养需求信息。
60.根据不同宠物基础信息对具体宠物的健康状况及生长状态影响程度不同的特点，本技术实施例对基于所述影响权重对所述年龄饲养需求、品种饲养需求、体重饲养需求、体质饲养需求进行加权处理，获得了更能代表宠物饲养需求的宠物饲养需求信息，达到了获得准确可反应宠物营养需求的参考饲养信息的技术效果。
61.进一步的，本技术提供的方法步骤s200还包括:
62.s240：基于所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息，构建评价数据集；
63.s250：获得预设n条评价通道，其中，n为大于5的正整数，将所述构建评价数据集进行随机分组，确定n组评价数据组；
64.s260：分别将所述n组评价数据组输入至所述预设n条评价通道，通过评价通道反馈得到所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息各参数的权重评价结果；
65.s270：根据各参数的权重评价结果计算平均值，确定所述影响权重。
66.具体而言，在本实施例中，所述评价通道为具有信息隔离功能的数据通道，在各个通道内数据之间不存在相互干扰或数据污染，基于所述评价通道实现多组宠物基础数据权重分配信息的分组。为得到更为准确的影响权重分配，可通过公开渠道采纳宠物领域专家及专业宠物饲养平台的宠物基础信息权重评价，或基于大数据抓取若干非特定宠物饲养人群给出的宠物基础信息权重评价，从而获得多组宠物基础信息权重数据，构成包含多组评价数据组评价数据集。以宠物基础信息为单位，一组宠物基础信息权重分配评价数据对应一个权重分配通道，预设n条评价通道，将所述构建评价数据集进行随机分组，确定n组评价数据组；分别将所述n组评价数据组输入至所述预设n条评价通道，通过评价通道反馈得到所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息各参数的权重评价结果；根据各参数的权重评价结果计算平均值，确定所述影响权重。
67.本实施例通过收集多组宠物基础信息权重分配评价数据组进行信息隔离，使获得的宠物基础信息权重分配关系的主观性降低，更能反映各个基础信息在宠物营养及生长需要中的重要程度。
68.进一步的，本技术提供的方法步骤还包括：
69.s510：获得宠物成长饲养习惯信息；
70.s520：根据所述宠物基础信息对所述宠物成长饲养习惯信息进行评价得到饲养效果评价结果；
71.s530：当所述饲养效果评价结果不满足饲养标准时，基于所述宠物成长饲养习惯信息、所述推荐饲料信息，生成饲养调整信息。
72.具体而言，所述宠物成长饲养习惯信息为宠物在生长过程中，宠物主对对所养宠物的日均饲料喂养量以及每餐饲料占比情况，还包括宠物主对于所养宠物进行“营养膏”“维生素片”等附加营养补充品的添加频率等信息，以及宠物运动量及运动频率情况。根据所述宠物基础信息对所述宠物成长饲养习惯信息进行评价，判断宠物主对于所养宠物的喂养情况是否存在导致所养宠物存在营养缺陷或过度肥胖情况的风险，得到饲养效果评价结果。
73.当所述饲养效果评价结果不满足饲养标准时，基于所述宠物成长饲养习惯信息、所述推荐饲料信息，生成饲养调整信息，宠物主参考所述饲养调整信息改善对于所养宠物的喂养习惯，避免过度饲养或投喂不足引起的宠物健康风险。
74.本实施例通过结合具体宠物主日常喂养时的饲料使用频率及其他营养强化物质的投喂状况，对于生成的推荐饲料进行饲养习惯调整推荐，达到了进一步提高宠物在推荐饲料的喂养下实现生长状况健康良好的技术效果。
75.进一步的，如图3所示，本技术提供的方法步骤s520还包括：
76.s521：当所述饲养效果评价结果满足饲养标准时，判断所述推荐饲料信息是否满足所述宠物成长饲养习惯信息；
77.s522：当不满足，根据所述推荐饲料信息、所述宠物成长饲养习惯信息，获得差异信息；
78.s523：判断所述差异信息对应的参数是否包含于所述饲料成分列表库的参数中，当包括时，基于所述差异信息、所述推荐饲料信息从所述饲料成分列表库中进行遍历比对，获得匹配调整饲料信息。
79.具体而言，当所述饲养效果评价结果满足饲养标准时，即宠物主的日常喂养习惯没有影响宠物健康和宠物正常生长的风险，因而可进一步判断所述推荐饲料信息在当前宠物主的饲养习惯下进行日常饲养，是否能够实现宠物健康状况的维持或进一步优化宠物的健康状况。即当前的推荐饲料满足所述宠物成长饲养习惯，当不满足所述宠物成长饲养习惯信息时，根据所述推荐饲料信息、所述宠物成长饲养习惯信息，获得差异信息；判断所述差异信息对应的参数是否包含于所述饲料成分列表库的参数中，当包括时，基于所述差异信息、所述推荐饲料信息从所述饲料成分列表库中进行遍历比对，获得匹配调整饲料信息。
80.本实施例通过将宠物主的日常饲养习惯与当前基于宠物基础信息获得的推荐饲料进行模拟适配比对，确定是否需要进行原定推荐饲料的产品补全以配合宠物原有的饮食习惯状况。达到了进一步提高推荐饲料与宠物的饮食习惯契合度的技术效果。
81.实施例二
82.基于与前述实施例中一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法相同的发明构思，如图4所示，本技术提供了一种基于人工智能的宠物饲料推荐系统，其中，所述系统包括：
83.宠物数据采集模块11，用于利用宠物数据采集设备对宠物相关信息进行采集，获得宠物基础信息，其中，所述宠物基础信息包括年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息；
84.饲养需求分析模块12，用于根据所述宠物基础信息分别从年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行饲养需求分析，确定宠物饲养需求信息；
85.饲料推荐反馈模块13，用于基于所述宠物饲养需求信息在饲料成分列表库中进行遍历分析，确定推荐饲料信息，并将所述推荐饲料信息进行反馈。
86.进一步的，所述推荐饲料反馈模块还包括：
87.饲料成分分析单元，用于通过近红外光谱分析仪对各饲料成分进行分析，获得饲料监测成分信息；
88.饲料组分识别单元，用于通过饲料介绍信息确定饲料组成成分信息；
89.推荐饲料列表构建单元，用于将所述饲料监测成分信息、所述饲料组成成分信息
进行相关性分析，并将所述饲料监测成分信息与所述饲料组成成分信息的对应关系进行映射，构建所述饲料成分列表库。
90.进一步的，所述饲料成分分析单元还包括：
91.饲料图像采集单元，用于对饲料进行图像采集获得饲料图像；
92.饲料图像重构单元，用于将所述饲料图像通过傅里叶转换进行图像重建得到傅里叶变换频谱图；
93.配料特征分析单元，用于根据所述傅里叶变换频谱图进行粗脂肪、粗纤维特征分析，确定所述饲料监测成分信息。
94.进一步的，所述饲养需求分析模块还包括：
95.状况分析单元，用于分别从所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息几个维度进行饲养需求分析，得到年龄饲养需求、品种饲养需求、体重饲养需求、体质饲养需求；
96.权重分配单元，用于计算所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息对于饲养需求的影响权重；
97.加权处理单元，用于基于所述影响权重对所述年龄饲养需求、品种饲养需求、体重饲养需求、体质饲养需求进行加权处理，获得所述宠物饲养需求信息。
98.进一步的，所述权重分配单元还包括:
99.评价数据获得单元，用于基于所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息，构建评价数据集；
100.评价通道构建单元，用于获得预设n条评价通道，其中，n为大于5的正整数，将所述构建评价数据集进行随机分组，确定n组评价数据组；
101.评价结果获得单元，用于分别将所述n组评价数据组输入至所述预设n条评价通道，通过评价通道反馈得到所述年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息各参数的权重评价结果；
102.影响权重获得单元，用于根据各参数的权重评价结果计算平均值，确定所述影响权重。
103.进一步的，所述饲料推荐反馈模块还包括：
104.饲养习惯获得单元，用于获得宠物成长饲养习惯信息；
105.饲养习惯评价单元，用于根据所述宠物基础信息对所述宠物成长饲养习惯信息进行评价得到饲养效果评价结果；
106.评价结果处理单元，用于当所述饲养效果评价结果不满足饲养标准时，基于所述宠物成长饲养习惯信息、所述推荐饲料信息，生成饲养调整信息。
107.进一步的，所述评价结果处理单元还包括：
108.饲养差异生成单元，用于当不满足，根据所述推荐饲料信息、所述宠物成长饲养习惯信息，获得差异信息；
109.饲料调整处理单元，用于判断所述差异信息对应的参数是否包含于所述饲料成分列表库的参数中，当包括时，基于所述差异信息、所述推荐饲料信息从所述饲料成分列表库中进行遍历比对，获得匹配调整饲料信息。
110.综上可知，采用本发明的一种基于人工智能的宠物饲料推荐方法和系统，基于宠
物的相关基础信息为后续进行宠物饲养需求的分析获取提供参考信息基础，基于宠物的年龄信息、品种信息、体重信息、特殊体质信息综合分析当前宠物的营养需求和生长需求，避免单一角度片面的进行宠物饲料需求分析，导致所推荐的饲料存在营养缺陷。基于大数据将宠物饲养需求进行匹配，获得饲料成分满足分析所获宠物饲料需求的对应宠物饲料产品，达到了实际推荐的宠物饲料与宠物需求相契合，满足宠物的生长需要和营养需求，为宠物健康保驾护航的技术效果。
111.基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。

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