当今时代,营养及饮食类的电视节目、讲座越来越受到大众的青睐,这充分体现了人们日益注重自己的身体健康。寻常百姓很难获得由营养学家为自己“量身定制”的配餐方案,于是,借助计算机技术实现的营养配餐系统应运而生。目前,市场上已出现许多营养配餐软件,其中大部分需要用户从海量的食物集合中自主选定各用餐时段想要吃的食物,或者由系统通过分析用户的膳食喜好,推荐食物组合,然后再由该软件系统对其营养成分进行分析,进而给出营养建议。这种模式虽然可以在很大程度上满足个人的膳食喜好,但由于过度注重用户主观的饮食意愿,而忽略了膳食种类的丰富与均衡性,以及食物相克等细节;另一方面,繁杂的营养学数据给营养计算模型带来了很多局限性,很难保证配餐结果的质量。本文首先介绍了营养配餐系统的研究现状,其中包括常见数据挖掘技术在营养配餐领域中的应用,然后分析了目前营养配餐系统普遍存在的不足。为了解决上述不足,本文根据中国居民体质、食品营养成分等数据的特点,采用数据挖掘技术思想,提出了新型的智能营养配餐系统设计方案,不但详细阐述了各功能模块中核心算法的设计与实现,还通过实验优化模型与相关参数,以不断提高配餐结果的科学性,最终实现了可以满足中国居民膳食营养需求的智能配餐系统。该系统的特色在于:(1)借助改进的加权随机抽样算法,智能化地选取不同种类的食物;(2)采用多元线性回归模型及优化求解算法,综合多项权威数据调优配平结果;(3)通过反馈机制,系统可以自动判别配餐结果的合理性,不但可以识别其中的不合理项,然后对食谱乃至回归模型本身进行修正,还可以让优秀的配餐结果对该系统未来的工作起到积极的影响。该系统对于帮助中国居民制定饮食方案、改善和增强其体质具有重要的实际意义,其成果为营养配餐系统的计算机应用研究提供了若干新的思路。