水配方系统以及水配方程序的金沙现金网平台

文档序号:20921937 发布日期:2020-05-29 14:15
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本发明涉及用于开适合于用户的水的配方的水配方系统以及水配方程序。



背景技术:

近年来,随着健康意识的提高,氢分子溶入于水的溶氢水的需求提高。例如,通过对水进行电解的电解水生成装置来生成溶氢水。电解水生成装置例如构成为:通过控制用于电解的电解电流,能生成各种各样的溶氢浓度以及ph值的电解水(例如参照专利文献1)。

另外,使用电解水生成装置的用户的体质、健康状态等是各种各样的,适合于每个用户的水也不同。然而,用户难以轻松地知道适合于自己身体的水,需要仰仗医师或专家的指导。

在先技术文献

专利文献

专利文献1:jp特开2016-165667号公报



技术实现要素:

(发明要解决的课题)

本发明鉴于以上事实而提出,主要目的在于,提供一种水配方系统以及水配方程序,用于开适合于用户的水的配方。

(用于解决课题的技术方案)

本发明是一种水配方系统,具备:状态存储部,按包含用户在内的多人中的每个人,存储与体质及健康状态相关的状态变量;以及配方部,根据所述状态变量来创建适合于所述用户的水的配方笺。在此,用户不仅可以包含当前利用水配方系统的人,而且还可以包含在将来打算利用以及有可能利用的人。另外,状态存储部也可以构成为仅存储用户的状态变量。

优选地,在所述水配方系统中,所述状态变量包含各所述用户的年龄、性别、身高、体重、腰围、体温、血压、血液检査结果、体脂肪率、内脏脂肪量、基础代谢量、病史、运动经历、酒精摄取量、香烟摄取量以及遗传信息当中的至少1个。

优选地,在所述水配方系统中,所述配方笺包含所述水的ph值、溶氢浓度、氧化还原电位、温度、矿物质成分以及摄水量当中的至少一个。

优选地,在所述水配方系统中,所述配方部具有对用于创建适合于所述状态变量的水的配方笺的学习模型进行存储的模型存储部,将各所述用户的所述状态变量适用于所述学习模型,来创建所述配方笺。

优选地,在所述水配方系统中,所述状态存储部对基于所述配方笺存储摄取所述水后的所述用户的所述状态变量的推移进行存储,所述配方部具有:价值计算部,根据所述状态变量的推移来计算与所述水对所述状态变量造成的影响相关的价值函数;以及更新部,根据所述价值函数来更新所述配方笺。

优选地,在所述水配方系统中,所述配方部还具有报酬计算部,所述报酬计算部根据所述状态变量的推移来计算报酬,所述价值计算部根据所述报酬来更新所述价值函数。

优选地,在所述水配方系统中,在各所述用户的所述状态变量推移至良好时,所述报酬计算部给与正的所述报酬,在各所述用户的所述状态变量推移至不良时,所述报酬计算部给与负的所述报酬。

优选地,在所述水配方系统中,所述学习模型包含神经网络。

优选地,在所述水配方系统中,所述状态存储部以及所述配方部设置于能通过互联网连接的服务器内。

优选地,在所述水配方系统中,还具备电解水生成装置,所述电解水生成装置通过对水进行电解来生成电解水,所述电解水生成装置与所述服务器连接,并根据所述配方笺来生成所述水。

优选地,在所述水配方系统中,还具备发送单元,所述发送单元与所述服务器连接,并将所述状态变量发送至所述服务器。

另外,本发明是一种水配方程序,用于使计算机执行如下步骤:按包含用户在内的多人中的每个人,根据预先存储的与体质及健康状态相关的状态变量,来创建适合于所述用户的水的配方笺。在此,用户可以不仅包含当前利用水配方程序的人,而且还包含在将来打算利用以及有可能利用的人。

在上述水配方程序的基础上,水配方程序还用于使计算机执行如下步骤:对基于所述配方笺摄取所述水后的所述用户的所述状态变量的推移进行存储;根据所述状态变量的推移来计算与所述水对所述状态变量造成的影响相关的价值函数;以及根据所述价值函数来更新所述配方笺。

(发明效果)

本发明的水配方系统具备按包含用户在内的多人的每个人来存储与体质及健康状态相关的状态变量的状态存储部、以及根据该状态变量来创建适合于用户的水的配方笺的配方部。因此,不用接受医师或专家的诊断等,用户根据由配方部自动创建的配方笺,就能容易地知道适合于自己身体的水。由此,容易维持/促进用户的健康。

附图说明

图1是表示本发明的一实施方式的水配方系统的概略构成的图。

图2是表示图1的服务器的构成的框图。

图3是表示状态变量的图。

图4是表示配方笺的图。

图5是表示学习模型的图。

图6是表示图1的服务器的变形例的构成的框图。

图7是表示图6的服务器创建配方笺的处理的流程图。

具体实施方式

以下,基于附图来说明本发明的一实施方式。

图1示出了本实施方式的水配方系统1的概略构成。水配方系统1具备对用户供给服务的服务器2。计算机装置适用于服务器2。

图2是表示服务器2的构成的框图。服务器2具备存储状态变量的状态存储部21以及创建配方笺的配方部22。状态存储部21以及配方部22也可以分散地设置于多个计算机装置中。

图3示出了状态变量。状态变量是与体质及健康状态相关的信息(数据),按包含用户在内的多人的每个人进行收集。状态变量例如包含每个人的年龄、性别、身高、体重、腰围、体温、血压、血液检査结果、体脂肪率、内脏脂肪量、基础代谢量、病史、运动经历、酒精摄取量、香烟摄取量以及遗传信息当中的至少一个。状态变量也可以包含其他的变量。状态变量例如由数据库进行管理/运用。

血液检査结果例如包含ast(got)、alt(gpt)、γ-gtp、hdl胆固醇、ldl胆固醇以及血糖值当中的至少一个。在血液检査结果中也可以包含其他的变量。

在水配方系统1中,在后述的配方笺的创建时,优选收集大量的状态变量并存储于状态存储部21。因此,状态存储部21中也可以存储用户以外的人的状态变量。在这样的状态存储部21中,优选使用大容量的数据存放单元,例如硬盘装置、ssd(solidstatedrive)。

图4示出了配方笺。配方笺是适合于水配方系统1的各用户的水的配方数据。配方笺中例如包含水的ph值、溶氢浓度、氧化还原电位、温度、矿物质成分以及摄水量当中的至少一个。配方笺中也可以包含其他的配方数据。配方笺不限于印刷在纸面上的形态,例如也可以是能显示于液晶显示器等的电子数据。配方笺由配方部22基于状态变量而按每个用户创建。配方笺例如由数据库进行管理/运用。

配方部22例如具有执行各种运算处理、信息处理等的cpu(centralprocessingunit)和对掌管cpu的动作的程序及各种信息进行存储的存储器等。程序也可以存放于硬盘装置等。即,cpu以及存储器等通过存储于存储器或硬盘装置等的程序而作为配方部22发挥功能。此外,在配方部22中,可以在cpu的基础上或者代替cpu,应用擅长图像数据的处理的gpu(graphicsprocessingunit)。

配方部22根据存储于状态存储部21的状态变量,以包含经验规则的医学见解作为依据,为每个用户创建配方笺。由配方部22创建的配方笺存储于服务器2的硬盘装置等。

医学见解包含医师的知识、见识、论文等。例如建议与年龄、性别、身高、体重、血糖值、运动量、酒精摄取量、香烟摄取量等相应的摄水量。另外,建议与体温、性别、基础代谢量相应的温度。另外,建议与病史相应的矿物质成分。更具体而言,对于烦扰着肾脏病的用户,建议通过过滤器等限制了钾元素后的水。进而也可以建议与血压、血糖值、体脂肪率、内脏脂肪量、基础代谢量、病史、运动经历、酒精摄取量、遗传信息相应的ph值、溶氢浓度、氧化还原电位。基于这些医学见解的状态变量与所推荐的水的关系预先存储于服务器2的硬盘装置等,并在配方部22创建配方笺时被参照。

根据本水配方系统1,配方部22根据存储于状态存储部21的状态变量来创建适合于用户的水的配方笺。因此,不用接受医师、专家的诊断等,用户根据由配方部22自动创建的配方笺,就能容易地知道适合于自己身体的水。由此,容易维持/促进用户的健康。

配方部22优选具有对用于创建适合于状态变量的水的配方笺的学习模型进行存储的模型存储部23。

图5示出了学习模型3。学习模型3例如通过使用人工智能(ai:artificialintelligence)的深度学习(深层学习)来生成。在本实施方式中,学习模型3通过构成水配方系统1的服务器2的运算来生成,并存储于服务器2的硬盘装置等。学习模型3例如也可以通过水配方系统1的外部的其他的计算机装置的运算来生成,并被输入至服务器2。

学习模型3由通过机器学习生成的中间层32定义,其中状态变量31a、31b、31c、…作为输入层31,配方笺33a、33b、33c、…作为输出层33。

输入层31的状态变量31a、31b、31c、…基于医学见解而与输出层33的任一个配方笺33a、33b、33c、…建立关联。即,状态变量31a、31b、31c、…以与任一个配方笺33a、33b、33c、…建立关联的状态存储于硬盘装置,能作为深度学习的示教数据进行利用。

中间层32包含层级化为多阶层的多个神经元(节点)34与经优化的加权系数35(参数)的组合。每个神经元34通过加权系数35进行连接。这样的中间层32称为神经网络。即,本实施方式的学习模型3包含神经网络。

关于加权系数35,例如通过调整各自的加权系数35来进行学习,以使针对每个神经元,输入输入x时的输出y与真实的输出y(示教数据)之间的差小。这样的学习手法称为误差逆传播法(backpropagation)。通过规定每个神经元34和各加权系数35来生成学习模型3。

配方部22将各用户的状态变量应用于如上所述生成的学习模型3,创建适合于各用户的水的配方笺。由此,自动地创建适合于各用户的体质、病史、身体状况等的水的配方笺。另外,在配方笺的创建时,使用通过人工智能处理庞大数量的数据而生成的学习模型3,因此不需要仅依赖医师的过去的经验,可以容易地开适合于各用户的水的配方。

配方部22优选构成为:即使在用户根据配方笺摄取水后,通过持续的深层学习来更新学习模型3。在此情况下,状态存储部21存储在根据配方笺摄取水后获得的用户的状态变量。而且,配方部22根据在摄取水后获得的各用户的状态变量,通过深层学习来更新学习模型3。在该深层学习中,也可以通过无教师学习来更新学习模型3。

图6示出了作为服务器2的变形例的服务器2a。服务器2a与上述服务器2不同之处在于,配方部22具有价值计算部24、更新部25以及报酬计算部26。关于服务器2a当中的以下未说明的部分,能采用上述服务器2的构成。

在服务器2a中,通过导入了价值函数的强化学习来更新配方笺,对每个用户进行优化。

“强化学习”是指计算机装置通过学习行动从而根据行动对环境带来的相互作用来学习适当的行动的手法。在本实施方式中,“行动”是指用户摄取基于由服务器2a创建的配方笺的水。另外,“环境”是指根据配方笺摄取水后的各用户的状态变量。在服务器2a中,将由学习模型3创建了配方笺的状态作为初始状态,开始强化学习,但是也可以将医师或专家等创建的配方笺存在的状态作为初始状态,开始强化学习。

“价值函数”是表示行动对环境带来的相互作用的函数。价值函数通过以状态、行动、报酬为变量的函数来表示。根据价值函数,能选择价值最高的行动。本实施方式中的价值函数相当于与根据配方笺摄取的水对状态变量造成的影响相关的函数。

在包含服务器2a的水配方系统1中,将根据配方笺摄取水后的各用户的状态变量的推移输入至服务器2a。状态变量的推移由水配方系统1的用户或管理者输入,并被存储至状态存储部21。

价值计算部24基于存储于状态存储部21的状态变量的推移来计算价值函数。更新部25基于价值函数来更新配方笺。更具体而言,更新部25以使价值函数最大的方式更新配方笺。由此,用户能通过自己的身体摄取更适合的水。此外,更新部25也可以构成为通过更新图5所示的学习模型3来更新配方笺。在此情况下,学习模型3的精度进一步提高。

在服务器2a中,优选配方部22还具有基于状态变量的推移来计算报酬的报酬计算部26。报酬计算部26例如在各用户的状态变量推移至良好时给予正的报酬,而在各用户的状态变量推移至不良时给予负的报酬。报酬的程度例如根据预定的各状态变量的加权、状态变量的变动量而由报酬计算部26计算。由此,根据状态变量的推移来适当且容易地计算报酬。

由报酬计算部26计算出的报酬被输入至价值计算部24。而且,价值计算部24基于报酬来更新价值函数。而且,更新部25进行学习以使价值函数最大,并更新配方笺。由此,能创建适当反映了状态变量的推移的配方笺。

如图1所示,在水配方系统1中,服务器2、2a优选连接到互联网7。在此情况下,由水配方系统1的用户或管理者拥有/管理、且能连接到互联网7的便携式信息终端71或个人计算机72等终端设备也能包含在水配方系统1中。即,用户或管理者能通过互联网7从自身拥有/管理的便携式信息终端71或个人计算机72等终端设备接入到服务器2、2a,发送状态变量等,并存储于状态存储部21中。在此情况下,便携式信息终端71或个人计算机72等终端设备作为发送单元发挥功能。

由配方部22创建的配方笺存放于服务器2、2a的硬盘装置等。各用户例如通过操作便携式信息终端71或个人计算机72等,能经由互联网7接入至服务器2、2a,接收并阅览存放于硬盘装置等的配方笺。在此情况下,便携式信息终端71或个人计算机72等终端设备作为接收单元发挥功能。

通过电解水生成装置能容易地生成在配方笺上提示的水。即,用户通过参照配方笺的同时操作电解水生成装置,能容易地摄取适合于自己身体的水。

水配方系统1优选还具备能连接到互联网7的电解水生成装置8。电解水生成装置8通过对水进行电解来生成电解水。

本实施方式的电解水生成装置8经由互联网7连接到服务器2、2a,获取存放于服务器2、2a的硬盘装置等的配方笺。由此,电解水生成装置8能根据配方笺自动地生成适合于用户的水,电解水生成装置8的用户不进行繁杂的操作就能容易地摄取适合于自己身体的水。

此外,关于电解水生成装置8的电解槽等的主要的构成,例如能与专利文献1所公开的装置相同。本实施方式的电解水生成装置8优选具备能连接到互联网7的通信单元。电解水生成装置8也可以构成为能经由便携式信息终端71等连接到互联网7。

图7示出了服务器2a创建配方笺的处理过程。图7中的各步骤通过执行水配方程序来实现。即,水配方程序是用于使计算机装置执行各步骤的程序,例如存储于硬盘装置的磁盘、光盘、非易失性存储器等的计算机装置可读取的各种存储介质中。服务器2a通过读出存储于存储介质的水配方程序并执行各步骤,来实现各种功能。

在图7中,在第一步骤s1中,配方部22根据状态变量来创建适合于用户的水的配方笺。状态变量是按包含用户在内的多人中的每个人所存储的与体质及健康状态相关的信息。状态变量在第一步骤s1的执行前预先存储于状态存储部21。状态变量既可以通过由服务器2a执行程序来存储于状态存储部21,也可以通过水配方系统1的管理者等手动存储于状态存储部21。

在第一步骤s1中,也可以包含将各用户的状态变量应用于学习模型3的步骤。此外,通过第一步骤s1的执行,服务器2的动作结束。

在第二步骤s2中,将基于配方笺摄取水后的用户的状态变量的推移存储于状态存储部21。在第二步骤s2中,也可以包含通过图像或声音等向用户或管理者催促状态变量的推移的输入的步骤。

在第三步骤s3中,价值计算部24根据状态变量的推移来计算价值函数。在第三步骤s3中,报酬计算部26也可以包含根据状态变量的推移来计算报酬的步骤。在此情况下,价值计算部24根据报酬来计算价值函数。

在第四步骤s4中,更新部25根据价值函数来更新配方笺。由此,能创建适当反映了状态变量的推移的配方笺。

以上详细说明了本发明的水配方系统以及水配方程序,但本发明不限于上述具体的实施方式而变更为各种各样的形态来实施。即,水配方系统至少具备按包含用户在内的多人中的每个人存储与体质及健康状态相关的状态变量的状态存储部21以及根据状态变量来创建适合于用户的水的配方笺的配方部22即可。

另外,水配方程序构成为至少使计算机执行第一步骤s1即可,即,按包含用户在内的多人中的每个人,根据预先存储的与体质及健康状态相关的状态变量,来创建适合于用户的水的配方笺。

(标号说明)

1水配方系统

2服务器

2a服务器

3学习模型

7互联网

8电解水生成装置

21状态存储部

22配方部

23模型存储部

24价值计算部

25更新部

26报酬计算部

31a状态变量

31b状态变量

31c状态变量

33a配方笺

33b配方笺

33c配方笺

71便携式信息终端

72个人计算机。

再多了解一些
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