摘要
本发明公开一种个性化健康饮食推荐系统及其方法。首创性融合BMI、BMR、TDEE三大代谢指标，结合用户多维行为数据（运动、饮食、睡眠等），实现高粒度、实时自适应的饮食推荐。通过模糊逻辑、动态权重、联邦学习等技术，构建可解释、可扩展且安全合规的算法体系。设计覆盖方法、系统、介质的全维度权利要求，形成技术壁垒，防止竞品绕开核心创新点，通过六级架构设计（指标融合层、目标适配层等），引入模糊逻辑、动态权重、联邦学习，实现对不同人群的高粒度、实时、闭环推荐。系统支持多端部署与API接入，适用于健康管理、医疗、健身等场景，具有数据融合全面、自适应能力强、隐私安全可靠等优势。
