经济发展带来生活水平的发展的同时还造成了亚健康患者与日剧增，对亚健康状态进行控制和调理的社会需求也日渐增大。在众多亚健康管理方式中，最有效的就是中医体质学的食疗疗法。过去，医生与患者一对一进行亚健康症状诊断和给出食疗建议是亚健康管理的主流，然而，随着患者数量增大以及患者对饮食推荐精度的要求不断提高，效率低下、无错误报警机制、推荐结果不准确的传统食疗方式急需改进，随着科学技术的快速发展，稳定性高、可靠性好、精度高、便于升级维护的数字化饮食推荐系统则可以满足日渐增长的饮食推荐需求。本文根据对中医体质学食疗理论技术的分析，开发了一种可进行体质判定和给出食疗处方的饮食推荐专家系统。本系统采用直线与折线交叉方式进行知识获取，采用产生式和面向对象方式相结合的方法进行知识表示，采用模糊推理机实现系统推理。为了使系统实现符合中医体质学理论的体质判定和饮食推荐的功能，本文提出了一种基于过程的层次性医理模型。由于食疗理论模糊性的存在导致该模型的求解难以用普通算法实现，因此本文基于模糊集观点和灰色理论中的相关度概念提出了多维相关隶属度，并据此设计了一种新的决策算法来实现体质判定和饮食推荐。该算法针对饮食推荐过程的层次性、中医食疗理论的模糊性、体质学推理规则中的多维相关性以及体质判定和饮食推荐分别设计了分层推理策略，也就是将整个推理过程划分为互相有级联层次的若干推理子过程。每个子过程各有推理策略。通过建立多维相关隶属度的模糊评价矩阵计算转化值和将转化值代入Vague集获取计算结果方法进行模糊决策。在对Vague集进行求解的时候本文改进了原有的加权计分法，分区间进行Vague集计分，运用该算法获得的饮食推荐结果与利用传统方式的人工推荐结果进行对比验证后，得到的结果表明采用本文所述算法给出的饮食推荐结果与实际预期结果相符合，证明该算法的正确性。在系统需求分析的基础上，本系统在基于ARM9开发板嵌入式系统上实现。采用mini2440开发板作为饮食推荐终端机，PC机作为饮食推荐服务器，终端机使用linux作为操作系统，QtEmbedded作为图形库，利用触摸屏接收用户的信息反馈以及向用户呈现系统的处理结果。服务器软件采用跨平台的Qt编写，支持Windows/Linux/Macos等操作系统，使得安装服务器软件就可以完成服务器部署。