一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法及系统与流程

1.本技术涉及宠物食品加工技术领域，具体涉及一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法及系统。


背景技术：

2.宠物食品加工是指采用各种必要的方法使宠物获取食品最大的潜在营养价值，实际上就是指以某种方式改变原料组分、形态、适口性等特征，使宠物最大限度地利用其本身的价值。传统的宠物食品加工方法通常是按照固定配料比例标准进行宠物食品生产，并没有根据鲜肉类型、干料类型和宠物状态对宠物食品配料比例进行优化，造成宠物食品含水量不符合质量要求，从而降低了宠物食品的质量。
3.综上所述，现有技术中存在宠物食品加工过程中由于肉类添加比例不准确导致宠物食品质量较低的技术问题。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法及系统。
5.一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法，所述方法包括：对宠物食品的预设目标售卖对象进行信息采集，获得目标售卖对象基本信息；对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果；根据所述多指标分析结果进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型；基于所述宠物食品适配类型确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息；获得宠物食品添加的日常鲜肉供应信息，所述日常鲜肉供应信息包括鲜肉类型、鲜肉部位；根据所述宠物食品适配类型和所述日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息；基于所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料信息和所述适配肉类信息获得鲜肉添加比例；根据所述适配肉类信息和所述鲜肉添加比例进行宠物食品生产的鲜肉添加。
6.在一个实施例中，所述对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果，还包括：对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，其中多指标包括宠物类型、宠物年龄段、宠物健康状态，其中所述宠物健康状态包括脱毛、肥胖、腹泻、泪眼等多个状态信息；根据所述宠物类型、所述宠物年龄段和所述宠物健康状态对所述目标售卖对象基本信息进行提取，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果，其中所述多指标分析结果包括宠物年龄段信息和所述宠物健康状态信息。
7.在一个实施例中，所述根据所述多指标分析结果进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型，还包括：基于大数据，以宠物食品类型为索引条件进行信息查询，获得多个宠物信息和多个宠物食品适配类型，所述宠物信息包括宠物类型、宠物年龄段和宠物健康状态；基于知识图谱，建立所述多个宠物信息和多个宠物食品适配类型之间的映射关系，获得多个宠物映射集合；根据多个宠物映射集合构建样本数据集；通过所述样本数据
集对宠物食品适配模型进行监督训练，并将所述多指标分析结果输入所述宠物食品适配模型，输出宠物食品适配类型。
8.在一个实施例中，还包括：基于神经网络构建所述宠物食品适配模型；所述宠物食品适配模型的输入数据为宠物信息，输出数据为宠物食品适配类型；预设数据划分比例，根据所述数据划分比例将所述样本数据集划分为样本训练集和样本验证集；分别通过所述样本训练集和所述样本验证集对所述宠物食品适配模型进行监督训练和验证，获得所述宠物食品适配模型。
9.在一个实施例中，所述基于所述宠物食品适配类型确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息，还包括：对所述宠物食品适配类型进行水分含量阈值提取，获得水分含量阈值；对所述宠物食品适配类型进行适配干料类型提取，获得多种适配干料信息；基于所述目标售卖对象基本信息对所述多种适配干料信息进行筛选，获得目标适配干料信息；根据所述目标适配干料信息和所述水分含量阈值确定目标宠物食品水分含量。
10.在一个实施例中，所述根据所述宠物食品适配类型和所述日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息，所述方法还包括：根据所述宠物食品适配类型对所述日常鲜肉供应信息进行筛选，获得多种适配供应鲜肉信息；基于所述目标售卖对象基本信息对所述多种适配供应鲜肉信息进行选择，获得所述适配肉类信息，其中所述适配肉类信息包括目标鲜肉供应类型、目标鲜肉部位。
11.在一个实施例中，所述基于所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料信息和所述适配肉类信息获得鲜肉添加比例，所述方法还包括：基于所述适配干料信息获得适配干料水分含量；基于所述适配肉类信息获得适配肉类水分含量；根据所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料水分含量和所述适配肉类水分含量计算得出所述鲜肉添加比例，所述鲜肉添加比例为所述适配肉类质量与所述适配干料质量的比值。
12.一种基于含水量需求的鲜肉添加控制系统，包括：
13.信息采集模块，所述信息采集模块用于对宠物食品的预设目标售卖对象进行信息采集，获得目标售卖对象基本信息；
14.多指标分析模块，所述多指标分析模块用于对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果；
15.宠物食品适配类型获得模块，所述宠物食品适配类型获得模块用于根据所述多指标分析结果进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型；
16.宠物食品信息确定模块，所述宠物食品信息确定模块用于基于所述宠物食品适配类型确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息；
17.日常鲜肉供应信息获得模块，所述日常鲜肉供应信息获得模块用于获得宠物食品添加的日常鲜肉供应信息，所述日常鲜肉供应信息包括鲜肉类型、鲜肉部位；
18.适配肉类信息确定模块，所述适配肉类信息确定模块用于根据所述宠物食品适配类型和所述日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息；
19.鲜肉添加比例获得模块，所述鲜肉添加比例获得模块用于基于所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料信息和所述适配肉类信息获得鲜肉添加比例；
20.鲜肉添加模块，所述鲜肉添加模块用于根据所述适配肉类信息和所述鲜肉添加比例进行宠物食品生产的鲜肉添加。
21.上述一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法及系统，能够解决宠物食品加工过程中由于肉类添加比例不准确导致宠物食品质量较低的技术问题，通过对宠物食品的预设目标售卖对象进行信息采集，获得目标售卖对象基本信息；对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果；根据所述多指标分析结果进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型；基于所述宠物食品适配类型确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息；获得宠物食品添加的日常鲜肉供应信息，所述日常鲜肉供应信息包括鲜肉类型、鲜肉部位；根据所述宠物食品适配类型和所述日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息；基于所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料信息和所述适配肉类信息获得鲜肉添加比例；根据所述适配肉类信息和所述鲜肉添加比例进行宠物食品生产的鲜肉添加。可以提高宠物食品中肉类添加比例的准确率，从而提高宠物食品质量。
22.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
23.图1为本技术提供了一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法的流程示意图；
24.图2为本技术提供了一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法中获得宠物食品适配类型的流程示意图；
25.图3为本技术提供了一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法中确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息的流程示意图；
26.图4为本技术提供了一种基于含水量需求的鲜肉添加控制系统的结构示意图。
27.附图标记说明：信息采集模块1、多指标分析模块2、宠物食品适配类型获得模块3、宠物食品信息确定模块4、日常鲜肉供应信息获得模块5、适配肉类信息确定模块6、鲜肉添加比例获得模块7、鲜肉添加模块8。
具体实施方式
28.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
29.如图1所示，本技术提供了一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法，所述方法包括：
30.步骤s100：对宠物食品的预设目标售卖对象进行信息采集，获得目标售卖对象基本信息；
31.具体而言，根据宠物食品产品设计要求对所述宠物食品的预设目标售卖对象进行信息采集，所述预设售卖对象是指宠物食品售卖的目标宠物群体，获得目标售卖对象基本信息，所述目标售卖对象基本信息包括宠物类型、宠物品种、宠物年龄段、宠物健康状况、宠物异常情况等多种信息。通过获得所述目标售卖对象基本信息，为下一步进行目标售卖对象指标分析提供了数据支持。
32.步骤s200：对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，获得所述目标售卖对
象的多指标分析结果；
33.在一个实施例中，本技术步骤s200还包括：
34.步骤s210：对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，其中多指标包括宠物类型、宠物年龄段、宠物健康状态，其中所述宠物健康状态包括脱毛、肥胖、腹泻、泪眼等多个状态信息；
35.步骤s220：根据所述宠物类型、所述宠物年龄段和所述宠物健康状态对所述目标售卖对象基本信息进行提取，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果，其中所述多指标分析结果包括宠物年龄段信息和所述宠物健康状态信息。
36.具体而言，预设多个分析指标，所述多个分析指标包括宠物类型、宠物年龄段、宠物健康状态，所述宠物类型包括宠物种类和宠物品种，所述宠物种类包括猫、狗等不同种类，所述宠物品种是指同一宠物种类的不同品种，例如：狸花猫、布偶猫、缅因猫等。所述宠物年龄段包括多个宠物生长的不同时期，例如：以宠物狗为例，包括离乳期、幼犬期、成犬期、妊娠期、哺乳期、老年期等多个年龄段，所述宠物健康状态包括是否脱毛、是否肥胖、是否泪眼等多个状态信息。然后根据所述宠物类型、所述宠物年龄段和所述宠物健康状态对所述目标售卖对象基本信息进行提取，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果，其中所述多指标分析结果包括宠物年龄段信息和所述宠物健康状态信息。通过获得所述目标售卖对象的多指标分析结果，为下一步进行宠物食品适配类型匹配提供了数据支持。
37.步骤s300：根据所述多指标分析结果进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型；
38.如图2所示，在一个实施例中，本技术步骤s300还包括：
39.步骤s310：基于大数据，以宠物食品类型为索引条件进行信息查询，获得多个宠物信息和多个宠物食品适配类型，所述宠物信息包括宠物类型、宠物年龄段和宠物健康状态；
40.步骤s320：基于知识图谱，建立所述多个宠物信息和多个宠物食品适配类型之间的映射关系，获得多个宠物映射集合；
41.步骤s330：根据多个宠物映射集合构建样本数据集；
42.具体而言，基于大数据技术以宠物食品类型作为搜索条件进行相关数据采集，获得多个宠物信息和多个宠物食品适配类型，其中所述宠物信息包括宠物类型、宠物年龄段和宠物健康状态，所述宠物食品适配类型包括多种宠物食品类型，例如：颗粒状宠物食品、宠物膨化食品和宠物罐头等多个类型。根据知识图谱建立所述多个宠物信息和多个宠物食品适配类型之间的映射关系，所述知识图谱为宠物食品专家系统，其中存储有大量和宠物食品相关的知识，并可以不断进行知识更新，获得多个宠物映射集合。然后根据多个宠物映射集合构建样本数据集，通过构建样本数据集，为下一步进行模型监督训练提供了训练数据。
43.步骤s340：通过所述样本数据集对宠物食品适配模型进行监督训练，并将所述多指标分析结果输入所述宠物食品适配模型，输出宠物食品适配类型。
44.在一个实施例中，本技术步骤s340还包括：
45.步骤s341：基于神经网络构建所述宠物食品适配模型；
46.步骤s342：所述宠物食品适配模型的输入数据为宠物信息，输出数据为宠物食品适配类型；
47.步骤s343：预设数据划分比例，根据所述数据划分比例将所述样本数据集划分为样本训练集和样本验证集；
48.步骤s344：分别通过所述样本训练集和所述样本验证集对所述宠物食品适配模型进行监督训练和验证，获得所述宠物食品适配模型。
49.具体而言，基于bp神经网络，构建宠物食品适配模型，所述宠物食品适配模型为机器学习中可以不断进行迭代优化的神经网络模型，通过训练数据集进行监督训练获得，其中所述宠物食品适配模型的输入数据为宠物信息，输出数据为宠物食品适配类型。预设数据划分比例，所述数据划分比例本领域技术人员可自定义设置，例如：85％、15％。根据所述数据划分比例将所述样本数据集划分为样本训练集和样本验证集，通过所述样本训练集对所述宠物食品适配模型进行监督训练，当模型输出结果趋于收敛状态时，通过所述样本验证集对模型输出结果准确率进行验证，预设验证准确率指标，所述验证准确率指标本领域技术人员可自定义设置，例如：98％，当模型输出结果准确率大于所述预设准确率指标时，获得所述宠物食品适配模型，然后将所述多指标分析结果输入所述宠物食品适配模型，输出宠物食品适配类型。通过基于神经网络构建宠物食品适配模型，可以提高宠物食品适配类型获得的准确率和效率。
50.步骤s400：基于所述宠物食品适配类型确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息；
51.如图3所示，在一个实施例中，本技术步骤s400还包括：
52.步骤s410：对所述宠物食品适配类型进行水分含量阈值提取，获得水分含量阈值；
53.步骤s420：对所述宠物食品适配类型进行适配干料类型提取，获得多种适配干料信息；
54.步骤s430：基于所述目标售卖对象基本信息对所述多种适配干料信息进行筛选，获得目标适配干料信息；
55.步骤s440：根据所述目标适配干料信息和所述水分含量阈值确定目标宠物食品水分含量。
56.具体而言，获得宠物食品适配类型，其中所述宠物食品适配类型包括干性宠物食品、半湿性宠物食品和罐装宠物食品。其中干性宠物食品中的水分含量阈值为10％-12％，半湿性宠物食品的水分含量阈值为25％-32％，罐装宠物食品的水分含量阈值为74％-78％。对所述宠物食品适配类型进行水分含量阈值提取，获得水分含量阈值。对所述宠物食品适配类型中的适配干料类型进行提取，所述干料类型包括豆粉、玉米等淀粉物质，维生素、钙片等多种类型。获得多种适配干料信息。然后根据所述目标售卖对象基本信息对所述多种适配干料信息进行筛选，例如：当所述目标售卖对象健康状态为肥胖时，可以将淀粉含量高的物质换位麦片等饱腹感强淀粉含量低的物质；或者可以根据所述目标售卖对象喜好的干料物质进行挑选，获得目标适配干料信息。然后根据所述目标适配干料信息中最佳口感的干料类型的水分含量和所述水分含量阈值确定目标宠物食品水分含量。通过获得所述目标宠物食品水分含量，为下一步获得鲜肉添加比例提供了支持。
57.步骤s500：获得宠物食品添加的日常鲜肉供应信息，所述日常鲜肉供应信息包括鲜肉类型、鲜肉部位；
58.具体而言，对宠物食品添加的日常鲜肉供应信息进行采集，获得日常鲜肉供应信
息，其中所述日常鲜肉供应信息包括鲜肉类型、鲜肉部位和鲜肉状态等信息，所述鲜肉类型包括鸡肉、牛肉、羊肉等不同鲜肉，所述鲜肉部位是指同一种类型鲜肉的不同部位，例如鸡胸肉、鸡腿肉等，所述鲜肉状态包括冷冻肉、鲜肉、鲜肉粒等多种状态。通过获得所述日产供应鲜肉信息，为下一步获得适配肉类信息提供了支持。
59.步骤s600：根据所述宠物食品适配类型和所述日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息；
60.在一个实施例中，本技术步骤s600还包括：
61.步骤s610：根据所述宠物食品适配类型对所述日常鲜肉供应信息进行筛选，获得多种适配供应鲜肉信息；
62.步骤s620：基于所述目标售卖对象基本信息对所述多种适配供应鲜肉信息进行选择，获得所述适配肉类信息，其中所述适配肉类信息包括目标鲜肉供应类型、目标鲜肉部位。
63.具体而言，根据所述宠物食品适配类型对所述日常鲜肉供应信息进行筛选，获得符合所述宠物食品适配类型的多种适配供应鲜肉信息。然后根据所述目标售卖对象基本信息中的宠物品种和宠物健康状态对所述多种适配供应鲜肉信息进行选择，例如：当目标宠物为猫时，若多种适配供应鲜肉信息中包含鱼肉，可优先选择鱼肉；当目标宠物为消化不良时，可优先挑选易消化的肉类。获得所述适配肉类信息，其中所述适配肉类信息包括目标鲜肉供应类型、目标鲜肉部位。通过获得所述适配肉类信息，可以提高宠物食品与目标售卖对象的适配度。
64.步骤s700：基于所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料信息和所述适配肉类信息获得鲜肉添加比例；
65.在一个实施例中，本技术步骤s700还包括：
66.步骤s710：基于所述适配干料信息获得适配干料水分含量；
67.步骤s720：基于所述适配肉类信息获得适配肉类水分含量；
68.步骤s730：根据所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料水分含量和所述适配肉类水分含量计算得出所述鲜肉添加比例，所述鲜肉添加比例为所述适配肉类质量与所述适配干料质量的比值。
69.具体而言，将所述适配干料信息输入干料水分对照表进行水分查询，所述干料水分对照表可基于历史数据构建获得，获得适配干料水分含量。通过水分测试仪对所述适配肉类信息中的鲜肉进行水分测试，获得适配肉类水分含量，然后根据所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料水分含量和所述适配肉类水分含量计算得出所述鲜肉添加比例，其中所述鲜肉添加比例为所述适配肉类质量与所述适配干料质量的比值。通过获得所述鲜肉添加比例，为下一步进行宠物食品生产提供了支持。
70.步骤s800：根据所述适配肉类信息和所述鲜肉添加比例进行宠物食品生产的鲜肉添加。
71.具体而言，根据所述适配肉类信息中的鲜肉类型和所述鲜肉添加比例控制宠物食品生产设备进行宠物食品生产的鲜肉添加。通过上述方法解决了宠物食品加工过程中由于肉类添加比例不准确导致宠物食品质量较低的技术问题，可以提高宠物食品中肉类添加比例的准确率，从而提高宠物食品质量。
72.在一个实施例中，如图4所示提供了一种基于含水量需求的鲜肉添加控制系统，包括：信息采集模块1、多指标分析模块2、宠物食品适配类型获得模块3、宠物食品信息确定模块4、日常鲜肉供应信息获得模块5、适配肉类信息确定模块6、鲜肉添加比例获得模块7、鲜肉添加模块8、其中：
73.信息采集模块1，所述信息采集模块1用于对宠物食品的预设目标售卖对象进行信息采集，获得目标售卖对象基本信息；
74.多指标分析模块2，所述多指标分析模块2用于对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果；
75.宠物食品适配类型获得模块3，所述宠物食品适配类型获得模块3用于根据所述多指标分析结果进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型；
76.宠物食品信息确定模块4，所述宠物食品信息确定模块4用于基于所述宠物食品适配类型确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息；
77.日常鲜肉供应信息获得模块5，所述日常鲜肉供应信息获得模块5用于获得宠物食品添加的日常鲜肉供应信息，所述日常鲜肉供应信息包括鲜肉类型、鲜肉部位；
78.适配肉类信息确定模块6，所述适配肉类信息确定模块6用于根据所述宠物食品适配类型和所述日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息；
79.鲜肉添加比例获得模块7，所述鲜肉添加比例获得模块7用于基于所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料信息和所述适配肉类信息获得鲜肉添加比例；
80.鲜肉添加模块8，所述鲜肉添加模块8用于根据所述适配肉类信息和所述鲜肉添加比例进行宠物食品生产的鲜肉添加。
81.在一个实施例中，所述系统还包括：
82.多指标分析模块，所述多指标分析模块用于对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，其中多指标包括宠物类型、宠物年龄段、宠物健康状态，其中所述宠物健康状态包括脱毛、肥胖、腹泻、泪眼等多个状态信息；
83.多指标分析结果获得模块，所述多指标分析结果获得模块用于根据所述宠物类型、所述宠物年龄段和所述宠物健康状态对所述目标售卖对象基本信息进行提取，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果，其中所述多指标分析结果包括宠物年龄段信息和所述宠物健康状态信息。
84.在一个实施例中，所述系统还包括：
85.信息获得模块，所述信息获得模块用于基于大数据，以宠物食品类型为索引条件进行信息查询，获得多个宠物信息和多个宠物食品适配类型，所述宠物信息包括宠物类型、宠物年龄段和宠物健康状态；
86.宠物映射集合获得模块，所述宠物映射集合获得模块用于基于知识图谱，建立所述多个宠物信息和多个宠物食品适配类型之间的映射关系，获得多个宠物映射集合；
87.样本数据集构建模块，所述样本数据集构建模块用于根据多个宠物映射集合构建样本数据集；
88.宠物食品适配类型输出模块，所述宠物食品适配类型输出模块用于通过所述样本数据集对宠物食品适配模型进行监督训练，并将所述多指标分析结果输入所述宠物食品适配模型，输出宠物食品适配类型。
89.在一个实施例中，所述系统还包括：
90.宠物食品适配模型构建模块，所述宠物食品适配模型构建模块用于基于神经网络构建所述宠物食品适配模型；
91.信息设置模块，所述信息设置模块是指所述宠物食品适配模型的输入数据为宠物信息，输出数据为宠物食品适配类型；
92.数据划分模块，所述数据划分模块用于预设数据划分比例，根据所述数据划分比例将所述样本数据集划分为样本训练集和样本验证集；
93.宠物食品适配模型获得模块，所述宠物食品适配模型获得模块用于分别通过所述样本训练集和所述样本验证集对所述宠物食品适配模型进行监督训练和验证，获得所述宠物食品适配模型。
94.在一个实施例中，所述系统还包括：
95.水分含量阈值获得模块，所述水分含量阈值获得模块用于对所述宠物食品适配类型进行水分含量阈值提取，获得水分含量阈值；
96.适配干料信息获得模块，所述适配干料信息获得模块用于对所述宠物食品适配类型进行适配干料类型提取，获得多种适配干料信息；
97.目标适配干料信息获得模块，所述目标适配干料信息获得模块用于基于所述目标售卖对象基本信息对所述多种适配干料信息进行筛选，获得目标适配干料信息；
98.目标宠物食品水分含量确定模块，所述目标宠物食品水分含量确定模块用于根据所述目标适配干料信息和所述水分含量阈值确定目标宠物食品水分含量。
99.在一个实施例中，所述系统还包括：
100.适配供应鲜肉信息获得模块，所述适配供应鲜肉信息获得模块用于根据所述宠物食品适配类型对所述日常鲜肉供应信息进行筛选，获得多种适配供应鲜肉信息；
101.适配肉类信息获得模块，所述适配肉类信息获得模块用于基于所述目标售卖对象基本信息对所述多种适配供应鲜肉信息进行选择，获得所述适配肉类信息，其中所述适配肉类信息包括目标鲜肉供应类型、目标鲜肉部位。
102.在一个实施例中，所述系统还包括：
103.适配干料水分含量获得模块，所述适配干料水分含量获得模块用于基于所述适配干料信息获得适配干料水分含量；
104.适配肉类水分含量获得模块，所述适配肉类水分含量获得模块用于基于所述适配肉类信息获得适配肉类水分含量；
105.鲜肉添加比例获得模块，所述鲜肉添加比例获得模块用于根据所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料水分含量和所述适配肉类水分含量计算得出所述鲜肉添加比例，所述鲜肉添加比例为所述适配肉类质量与所述适配干料质量的比值。
106.综上所述，本技术提供了一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法及系统具有以下技术效果：
107.1.解决了宠物食品加工过程中由于肉类添加比例不准确导致宠物食品质量较低的技术问题，可以提高宠物食品中肉类添加比例的准确率，从而提高宠物食品质量。
108.2.通过基于神经网络构建宠物食品适配模型，可以提高宠物食品适配类型获得的准确率和效率。通过获得所述适配肉类信息，可以提高宠物食品与目标售卖对象的适配度。
109.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
110.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法，其特征在于，所述方法包括：对宠物食品的预设目标售卖对象进行信息采集，获得目标售卖对象基本信息；对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果；根据所述多指标分析结果进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型；基于所述宠物食品适配类型确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息；获得宠物食品添加的日常鲜肉供应信息，所述日常鲜肉供应信息包括鲜肉类型、鲜肉部位；根据所述宠物食品适配类型和所述日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息；基于所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料信息和所述适配肉类信息获得鲜肉添加比例；根据所述适配肉类信息和所述鲜肉添加比例进行宠物食品生产的鲜肉添加。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果，还包括：对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，其中多指标包括宠物类型、宠物年龄段、宠物健康状态，其中所述宠物健康状态包括脱毛、肥胖、腹泻、泪眼等多个状态信息；根据所述宠物类型、所述宠物年龄段和所述宠物健康状态对所述目标售卖对象基本信息进行提取，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果，其中所述多指标分析结果包括宠物年龄段信息和所述宠物健康状态信息。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多指标分析结果进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型，还包括：基于大数据，以宠物食品类型为索引条件进行信息查询，获得多个宠物信息和多个宠物食品适配类型，所述宠物信息包括宠物类型、宠物年龄段和宠物健康状态；基于知识图谱，建立所述多个宠物信息和多个宠物食品适配类型之间的映射关系，获得多个宠物映射集合；根据多个宠物映射集合构建样本数据集；通过所述样本数据集对宠物食品适配模型进行监督训练，并将所述多指标分析结果输入所述宠物食品适配模型，输出宠物食品适配类型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于神经网络构建所述宠物食品适配模型；所述宠物食品适配模型的输入数据为宠物信息，输出数据为宠物食品适配类型；预设数据划分比例，根据所述数据划分比例将所述样本数据集划分为样本训练集和样本验证集；分别通过所述样本训练集和所述样本验证集对所述宠物食品适配模型进行监督训练和验证，获得所述宠物食品适配模型。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述宠物食品适配类型确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息，还包括：对所述宠物食品适配类型进行水分含量阈值提取，获得水分含量阈值；对所述宠物食品适配类型进行适配干料类型提取，获得多种适配干料信息；
基于所述目标售卖对象基本信息对所述多种适配干料信息进行筛选，获得目标适配干料信息；根据所述目标适配干料信息和所述水分含量阈值确定目标宠物食品水分含量。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述宠物食品适配类型和所述日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息，还包括：根据所述宠物食品适配类型对所述日常鲜肉供应信息进行筛选，获得多种适配供应鲜肉信息；基于所述目标售卖对象基本信息对所述多种适配供应鲜肉信息进行选择，获得所述适配肉类信息，其中所述适配肉类信息包括目标鲜肉供应类型、目标鲜肉部位。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料信息和所述适配肉类信息获得鲜肉添加比例，还包括：基于所述适配干料信息获得适配干料水分含量；基于所述适配肉类信息获得适配肉类水分含量；根据所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料水分含量和所述适配肉类水分含量计算得出所述鲜肉添加比例，所述鲜肉添加比例为所述适配肉类质量与所述适配干料质量的比值。8.一种基于含水量需求的鲜肉添加控制系统，其特征在于，所述系统包括：信息采集模块，所述信息采集模块用于对宠物食品的预设目标售卖对象进行信息采集，获得目标售卖对象基本信息；多指标分析模块，所述多指标分析模块用于对所述目标售卖对象基本信息进行多指标分析，获得所述目标售卖对象的多指标分析结果；宠物食品适配类型获得模块，所述宠物食品适配类型获得模块用于根据所述多指标分析结果进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型；宠物食品信息确定模块，所述宠物食品信息确定模块用于基于所述宠物食品适配类型确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息；日常鲜肉供应信息获得模块，所述日常鲜肉供应信息获得模块用于获得宠物食品添加的日常鲜肉供应信息，所述日常鲜肉供应信息包括鲜肉类型、鲜肉部位；适配肉类信息确定模块，所述适配肉类信息确定模块用于根据所述宠物食品适配类型和所述日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息；鲜肉添加比例获得模块，所述鲜肉添加比例获得模块用于基于所述目标宠物食品水分含量、所述适配干料信息和所述适配肉类信息获得鲜肉添加比例；鲜肉添加模块，所述鲜肉添加模块用于根据所述适配肉类信息和所述鲜肉添加比例进行宠物食品生产的鲜肉添加。

技术总结
本申请涉及宠物食品加工技术领域，提供了一种基于含水量需求的鲜肉添加控制方法及系统，包括：获得目标售卖对象基本信息；获得目标售卖对象的多指标分析结果；进行宠物食品适配类型匹配，获得宠物食品适配类型；确定目标宠物食品水分含量和目标适配干料信息；获得日常鲜肉供应信息；根据宠物食品适配类型和日常鲜肉供应信息确定适配肉类信息；基于目标宠物食品水分含量、适配干料信息和适配肉类信息获得鲜肉添加比例；进行宠物食品生产的鲜肉添加。能够解决宠物食品加工过程中由于肉类添加比例不准确导致宠物食品质量较低的技术问题，可以提高宠物食品中肉类添加比例的准确率，从而提高宠物食品质量。提高宠物食品质量。提高宠物食品质量。


技术研发人员：赵海明
受保护的技术使用者：上海依蕴宠物用品有限公司
技术研发日：2023.05.12
技术公布日：2023/8/13