- Điều chỉnh chế độ sinh hoạt phù hợp, không thức khuya, dậy muộn. - Tăng cường hoạt động thể lực, tập thể dục mỗi ngày nhằm mục đích tiêu hao năng lượng dự trữ dưới dạng mô mỡ, tăng khối cơ bắp và khối xương qua đó giảm các vùng lỏng lẻo của cơ thể, hạn chế khu vực phát triển của các tế bào mỡ.
- Hạn chế thời gian trẻ ngồi xem tivi, trò chơi điện tử dưới 1 giờ/ngày. - Không nên bắt trẻ học quá nhiều, tạo điều kiện để trẻ được vui đùa, chạy nhảy sau những giờ học căng thẳng.
- Khuyến khích trẻ tham gia các trò chơi vận động phù hợp với lứa tuổi như: đá bóng, chơi cầu lông, bơi lội, nhảy dây, đá cầu… hướng dẫn trẻ tìm được môn thể thao ưa thích sẽ giúp trẻ hứng thú hơn.
- Khuyến khích trẻ tham gia giúp cha mẹ một số công việc nhà như: quét dọn, rửa chén bát, thu dọn đồ chơi, chăm sóc em nhỏ…
- Khuyến khích trẻ đi bộ đến lớp nếu ở gần trường học, không dùng cầu thang máy mà đi cầu thang bộ.
CHƯƠNG 3
CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 3.1. Phân tích, thiết kế
Theo tài liệu [1], [2], [5] và [10] cho thấy việc ứng dụng các phương pháp Sử dụng mô hình suy diễn; kĩ thuật Trí tuệ nhân tạo (AI); Giải thuật di truyền (GA) hay Mạng Neural hiện tại đã giải quyết được một số vấn đề chính:
- Các bữa ăn đã được sắp xếp và hợp lí về giá thành, không có món kị nhau trong một bữa ăn.
- Hệ thống có thể đưa ra lịch thực đơn cho các khoảng thời gian khác nhau mà vẫn đảm bảo được tỉ lệ dinh dưỡng và năng lượng.
Trong phạm vi của nghiên cứu này chúng tôi sử dụng kết hợp phương pháp tìm kiếm cổ điển và giải thuật di truyền. Các bước thực hiện được mô tả như sau:
Input: Chiều cao; Cân nặng; Tuổi; Giới tính.
Output: Thực đơn và tỉ lệ các thành phần dinh dưỡng trong thực đơn.
Alg:
- Bước 1: Tính BMI [4].
- Bước 2: Xác định số Kcal tương ứng với BMI.
- Bước 3: Xác định phân phối tỉ lệ P, L, G dựa vào độ tuổi.
- Bước 4: Dựa vào tỉ lệ phân phối xác định lượng P, L, G tương ứng. - Bước 5: Dựa vào bảng CSDL [3] tính toán và lên thực đơn sao cho tương ứng với lượng P, L, G vừa tính được trước đó.
- Bước 6: Xuất thực đơn theo từng lựa chọn của hệ thống.
3.2. Mô hình toán học của bài toán
Cần xây dựng hệ hỗ trợ xác định thực đơn khẩu phần dinh dưỡng với yêu cầu đảm bảo dinh dưỡng theo quy định, không béo phì và chi phí cho 1 khẩu phần ăn là rẻ nhất.
Dữ liệu đầu vào của bài toán
Kí hiệu:
- Các loại thực phẩm: x x1, 2,...,xn
- Lượng nguyên liệu trong 1 đơn vị thực phẩm xk là: 1, 2,...,n
Khi đó: thực đơn được xác định bởi công thức: 1 1x 2x2 ... nxn Trong đó: 1 2 ... n 1 0,1 k Các ràng buộc cơ bản
Đối với thực phẩm nguyên liệu xk:
- Giá thị trường là: Pk
- Hàm lượng các chất dinh dưỡng trong 1 loại thực phẩm: + Hàm lượng Protein: C1k
+ Hàm lượng Lipit: C2k
+ Hàm lượng Gluxit: C3k
Đối với thực đơn :
- Hàm lượng các chất dinh dưỡng trong 1 thực đơn: + Hàm lượng Protein: d1
+ Hàm lượng Lipit: d2
Tổng số Kcal trong 1 thực đơn được xác định như sau: 1 2 3 4* 9* 4* kcal d d d Điều kiện
- Đảm bảo đầy đủ các chất dinh dưỡng (nhóm đại lượng: P, L, G). - Hàm lượng Kcal tương ứng với chỉ số BMI.
- Không béo phì.
- Giá thành cho 1 khẩu phần ăn là rẻ nhất. Mô hình hóa: 11 1 12 2 1 1 21 1 22 2 2 2 31 1 32 2 3 3 1 2 ... ... ... , ,..., 0 n n n n n n n C C C d C C C d C C C d Hàm mục tiêu: 1 1 2 2 ( ) ... n n f x P P P Min
Đối với bài toán trên chúng ta có thể sử dụng giải thuật di truyền GA để xác định nghiệm tối ưu.
Để thực hiện giải thuật di truyền GA đối với bài toán này, chúng ta sử dụng việc mã hóa bằng cách mỗi zen được mô tả bằng một vecto X ( ,x x x1 2, 3) trong đó:
1
x là tỉ lệ phần trăm của lượng Protein trong 1 đơn vị thức ăn. 2
x là tỉ lệ phần trăm của lượng Lipit trong 1 đơn vị thức ăn. 3
x là tỉ lệ phần trăm của lượng Gluxit trong 1 đơn vị thức ăn. Điều kiện cần thỏa mãn trong quá trình sinh sản và lai ghép là:
1 2 3 1
x x x
𝒁𝒆𝒏_𝒄𝒐𝒏 = 𝒓 × 𝒁𝒆𝒏_𝒃ố + (𝟏 − 𝒓) × 𝒁𝒆𝒏_𝒎ẹ, 𝟎 < 𝒓 < 𝟏
thì toán tử lai ghép là hoàn toàn hợp lệ.
Trong thuật toán, ta sử dụng phương pháp trọng số để xác định hàm mục tiêu. Khi đó cần xác định X để f X Min
Thuật toán GA được thực hiện như sau:
Bước 1: Đọc dữ liệu đầu vào
- Giá thị trường của từng loại nguyên liệu. - Tiêu chuẩn dinh dưỡng trong 100g thức ăn. - Tỉ lệ các chất dinh dưỡng của các nguyên liệu.
Bước 2:
- Khởi tạo số lượng cá thể. - Khởi tạo quần thể.
Bước 3: (bước lặp)
Lai ghép: sử dụng phương pháp lai ghép u r x (1 r) y
Trong đó: x y, là hai cá thể bố và mẹ.
u là cá thể con được sinh ra.
tham số 0 r 1 lựa chọn ngẫu nhiên theo mỗi bước lặp.
Bước 4: Chọn lọc
Sử dụng chọn các cá thể đảm bảo hàm mục tiêu đạt giá trị nhỏ nhất theo nguyên tắc:
- Với mỗi cá thể xác định giá trị hàm mục tiêu. - Sắp xếp các hàm mục tiêu theo thứ tự tăng dần. - Chọn n cá thể đầu tiên theo thứ tự sắp xếp.
Bước 5: Đột biến
Chọn một số cá thể cho đột biến theo xác suất đột biến pc 0,05
3.3. Xác định BMI [4]
Công thức tính chỉ số BMI chung bao gồm cả người lớn và trẻ em:
BMI = Tổng trọng lượng cơ thể Chiều cao × Chiều cao
Tuy nhiên thì ở trẻ em sẽ hơi khác một chút đó là thay vì để tính ngưỡng thiếu cân hay thừa cân thì các nhóm chỉ số BMI của trẻ em cho phép so sánh các trẻ em cùng tuổi và cùng giới tính với nhau. Đối với trẻ em thì chúng ta chỉ tính từ dưới 18 tuổi, chỉ số BMI từ 85th đến 95th được xem là bị thừa cân.
3.4. Xác định năng lượng đưa vào/ngày
Dựa vào công thức tính chỉ số BMI các nhà khoa học đã nghiên cứu bảng chỉ số BMI chuẩn của người châu Á, từ đó đề xuất phương án định lượng năng lượng đưa vào/ngày tương ứng với các chỉ số BMI khác nhau.
Chỉ số BMI Tình trạng Năng lượng đưa vào/ngày
𝐵𝑀𝐼 ≤ 18,50 Thiếu cân Tính dựa vào công thức
tính chuyển hóa năng lượng cơ bản và Hệ số nhu cầu năng lượng theo tính chất lao động
18,50 < 𝐵𝑀𝐼 ≤ 22,99 Bình thường
22,99 < 𝐵𝑀𝐼 ≤ 23,00 Thừa cân
23,00 < 𝐵𝑀𝐼 ≤ 24,99 Tiền béo phì 1500 Kcal/ngày
24,99 < 𝐵𝑀𝐼 ≤ 29,99 Béo phì độ I 1200 Kcal/ngày
29,99 < 𝐵𝑀𝐼 < 40,00 Béo phì độ II 1000 Kcal/ngày
𝐵𝑀𝐼 ≥ 40,00 Béo phì độ III 800 Kcal/ngày
3.5. Xây dựng cơ sở dữ liệu thực phẩm dinh dưỡng
- Bảng Thực đơn (ThucDon)
- Bảng Chuyển hóa cơ bản (ChuyenHoaCoBan)
- Bảng Chỉ số BMI (ChiSoBMI)
- Sơ đồ quan hệ
3.6. Kết quả cài đặt
Chương trình thử nghiệm được viết trên C#, kết hợp với Hệ quản trị Cơ sở dữ liệu SQL Server 2014; với 258 loại thực phầm khác nhau phù hợp cho trẻ. Menu chính gồm:
- Hệ thống - Danh mục - Chức năng
- Giao diện chính của chương trình
Hình 3.2: Giao diện chính của chương trình
- Giao diện của Module quản lí nguồn thực phẩm
- Giao diện của Module xác định chỉ số BMI
Hình 3.4: Giao diện của Module Chỉ số BMI
- Giao diện của Module quản lí năng lượng chuyển hóa cơ bản
- Giao diện của Module lên thực đơn
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết quả đạt được:
- Tác giả đã tìm hiểu hệ thống khẩu phần dinh dưỡng của trẻ em, xác định nguy cơ và cách phòng chống béo phì ở trẻ, từ đó mô hình hóa được bài toán, thiết kế được chương trình hỗ trợ cho việc lên thực đơn dinh dưỡng.
- Hoàn thành các chức năng cơ bản của hệ thống hỗ trợ xác định khẩu phần dinh dưỡng.
- Thiết kế giao diện chương trình thân thiện với người sử dụng, dễ dàng nâng cấp và bảo trì.
- Dữ liệu ứng dụng luôn được bảo toàn, không mất mát.
Hạn chế:
- Ứng dụng chỉ có thể chạy trên nền tảng Windows có cài đặt phần mềm Hệ quản trị Cơ sở dữ liệu SQL Server.
- Chưa thực nghiệm được trên nhiều đối tượng khác nhau.
Hướng phát triển:
- Khắc phục được những hạn chế của ứng dụng.
- Từ mô hình này có thể phát triển xây dựng chế độ khẩu phần dinh dưỡng không những cho trẻ em mà cho cả người lớn, người bệnh, người ăn chay, …
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt
[1] Bảng nhu cầu dinh dưỡng khuyến nghị cho người Việt Nam (2014), Bộ Y tế,
http://asiacert.vn/pic/filelibrary/43-2014-p_635685927854191144.pdf [2] Bảng thành phần thực phẩm Việt Nam (2007), Bộ Y tế,
http://www.fao.org/fileadmin/templates/food_composition/documents/ pdf/VTN_FCT_2007.pdf
[3] Hướng dẫn xây dựng khẩu phần ăn,
http://www.cdsonla.edu.vn/spthmn/
attachments/article/97/Cach%20tinh%20khau%20phan%20an.doc [4] http://timthuocnhanh.com/cong-cu-suc-khoe/cong-thuc-tinh-chi-so-
bmi.html, Truy xuất 15/04/2018.
[5] Lê Thị Mai Hoa (2015), Giáo trình dinh dưỡng trẻ em tuổi nhà trẻ và
mẫu giáo, Nxb Đại học Sư phạm, Hà Nội.
[6] Nguyễn Thị Bạch Kim (2008), Các Phương pháp Tối ưu Lý thuyết và
Thuật toán, Nxb Bách Khoa, Hà Nội.
[7] Phạm Thị Xuân Viên, Đặng Trần Vũ, Bùi Thanh Xuân (2006), Xây dựng chế độ dinh dưỡng tại trường mầm non bằng logic mờ kết hợp mạng Neural và máy học, Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc
gia TP. Hồ Chí Minh.
[8] Phương Trang (2017), Trẻ em Việt Nam ngày càng béo phì, VnExpress, https://suckhoe.vnexpress.net/tin-tuc/suc-khoe/tre-em-viet-nam-ngay- cang-beo-phi-3657777.html, 19/10/2017
[9] PGS. Bùi Thế Tâm, GS. Trần Vũ Thiệu (1998), Các phương pháp tối ưu hóa, Nxb Giao thông vận tải, Hà Nội.
[10] PGS. TS. Nguyễn Hải Thanh (2006), Tối ưu hóa, Nxb Bách Khoa, Hà Nội.
[11] Trần Thị Xuân Ngọc (2012), Thực trạng và hiệu quả can thiệp thừa cân, béo phì của mô hình truyền thông giáo dục dinh dưỡng ở trẻ em từ 6 đến 14 tuổi tại Hà Nội, Viện Dinh dưỡng, Hà Nội.
[12] Trẻ em béo phì - Một vấn đề đang gia tăng, Potatoes Goodness, http://www.potatoesusa-vietnam.com/sites/default/files/resources/pdf/ Childhood-Obesity_2_adapted.pdf
[13] Thi Ngoan (2015), Chế độ ăn giảm cân phù hợp chỉ số BMI, VnExpress, https://suckhoe.vnexpress.net/tin-tuc/dinh-duong/thuc-don/ che-do-an- giam-can-phu-hop-chi-so-bmi-3268100.html,25/8/2015
[14] Phạm Thế Bảo, Xây dựng chế độ dinh dưỡng tại trường mầm non bằng Logic mờ kết hợp mạng Neurol và máy học, Luận văn thạc sỹ, Khoa toán tin, trường Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, 07/2006.
Tài liệu tiếng Anh
[15] Birch et al. (2007), “Influences on the Development of Children's Eating Behaviours: From Infancy to Adolescence”, National Institutes
of Health, 68(1), s1–s56.
[16] Dehghan et al. (2005), “Childhood obesity, prevalence and prevention”,
Nutrition Journal, doi:10.1186/1475-2891-4-24.
[17] Dana Wilkinson, MSc, Linda McCargar, PhD (2008), “Prevention of Overweight and Obesity in Young Canadian Children”, Canadian Council of Food and Nutrition.
[18] Julie Lanigan, Sally Barber and Atul Singhal (2010), “Prevention of obesity in preschool children”, Nutrition Society, 69, 204–210.
Recommendations”, American Academy of Pediatrics, VOLUME 102 / ISSUE 3.
PHỤ LỤC
Mã nguồn của một số Module quan trọng 1. Form Thực đơn using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Text; using System.Linq; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; using DevExpress.XtraEditors; using Foods.BussinessLogicLayer; using DevExpress.XtraTreeList.Nodes; using Foods.Entity; using Foods.Utilities; using DevExpress.XtraEditors.Controls; namespace Foods {
public partial class FrmThucDon : DevExpress.XtraEditors.XtraForm {
private readonly KhoiLopBUS _khoiBUS; private readonly LopHocBUS _lopBUS; private readonly NamHocBUS _namHocBUS; private readonly HocSinhBUS _hocSinhBUS;
private readonly DinhDuongCanThietBUS _dinhDuongBUS; private readonly ThucPhamBUS _thucPhamBUS;
private readonly ThucDonBUS _thucDonBUS; private readonly ChiSoBMIBUS _chiSoBUS; decimal Protein, Gluxit, Lipit, KcalNgay; Random rd;
DataTable dt;
public FrmThucDon() {
InitializeComponent();
_khoiBUS = new KhoiLopBUS(); _lopBUS = new LopHocBUS(); _namHocBUS = new NamHocBUS(); _hocSinhBUS = new HocSinhBUS();
_dinhDuongBUS = new DinhDuongCanThietBUS(); _thucPhamBUS = new ThucPhamBUS();
_thucDonBUS = new ThucDonBUS(); _chiSoBUS = new ChiSoBMIBUS(); rd = new Random();
}
{
GridUtil.SetDataSource(gridLookUpNamHoc, _namHocBUS.LayDTNamHoc(), "MaNamHoc", "TenNamHoc", 0); treeListLopHoc.ParentFieldName = "MaKhoi"; treeListLopHoc.PreviewFieldName = "TenKhoi"; treeListLopHoc.DataSource = _khoiBUS.Lay_DT_Khoi(); CapNhatListLop(); repositoryItemGridLookUpEdit1.DataSource = _thucPhamBUS.LayDT_DanhSach(); repositoryItemGridLookUpEdit2.DataSource = _thucPhamBUS.LayDT_DanhSach(); repositoryItemGridLookUpEdit3.DataSource = _thucPhamBUS.LayDT_DanhSach(); repositoryItemGridLookUpEdit4.DataSource = _thucPhamBUS.LayDT_DanhSach(); repositoryItemGridLookUpEdit5.DataSource = _thucPhamBUS.LayDT_DanhSach(); }
private void CapNhatListLop() {
// Duyệt từng khối
foreach (TreeListNode item in treeListLopHoc.Nodes) {
item.Nodes.Clear();
IEnumerable<Lop> listLopNode = _lopBUS.LayListLop_MaNam_MaKhoi( GridUtil.GetValueItem(gridLookUpNamHoc),
item.GetValue("MaKhoi").ToString() );
// add các lớp vào khối item
foreach (Lop lopNode in listLopNode) {
treeListLopHoc.AppendNode(new object[] { lopNode.MaLop, lopNode.TenLop }, item); }
}
treeListLopHoc.ExpandAll(); // Expand all nodes }
private void HienThi_Lai_BangHocSinh() { // Chắc chắn chọn được node if (treeListLopHoc.FocusedNode == null || GridUtil.CheckSelectedNull(gridLookUpNamHoc)) { gridControlHocSinh.DataSource = null; return; }
string maLop = treeListLopHoc.FocusedNode.GetValue("MaKhoi").ToString(); gridControlHocSinh.DataSource = _hocSinhBUS.LayDT_HocSinh(maLop); }
private void simpleTinhToan_Click(object sender, EventArgs e) {
for (int i = 0; i < gridViewThucDon.RowCount; i++) {
if (gridViewThucDon.GetRowCellValue(i, "MaHocSinh") == null) {
HienThiLai(); return; }
if (_thucDonBUS.KiemTraTonTai_MaHocSinh_Thu(maHocSinh, thu)) {
ThucDon thucDon = _thucDonBUS.LayThucDon_maHoSinh_thu(maHocSinh, thu); int dau = Convert.ToInt32(_thucPhamBUS.Lay_MaDauTien());
int cuoi = Convert.ToInt32(_thucPhamBUS.Lay_MaCuoiCung());
thucDon.MonAn1.ID = rd.Next(dau, cuoi); thucDon.MonAn2.ID = rd.Next(dau, cuoi); thucDon.MonAn3.ID = rd.Next(dau, cuoi); thucDon.MonAn4.ID = rd.Next(dau, cuoi); thucDon.MonAn5.ID = rd.Next(dau, cuoi);
HocSinh hs = _hocSinhBUS.LayHoSo_HocSinh(thucDon.hocSinh.MaHocSinh); DinhDuongCanThiet obj = _dinhDuongBUS.LayDT_ByTuoi(hs.Tuoi);
KcalNgay = hs.KcalNgay;
Lipit = KcalNgay * obj.Lipit / 100; Gluxit = KcalNgay * obj.Gluxit / 100; Protein = KcalNgay * obj.Protein / 100; int tongMon = 5;
if (tongMon == 0) return;
decimal DinhDuongTungMon = KcalNgay / tongMon; decimal LipitTungMon = Lipit / tongMon;
decimal GluxitTungMon = Gluxit / tongMon; decimal ProteinTungMon = Protein / tongMon; if (thucDon.MonAn1.ID > 0)
{
ThucPham tp = _thucPhamBUS.LayThucPham_ByID(thucDon.MonAn1.ID); decimal max = 0;
decimal kgLipit = LipitTungMon / 9; if (tp.Lipit != 0)
{
decimal klg1 = (100 * kgLipit) / tp.Lipit; if (max < klg1) max = klg1;
}
decimal kgprotein = ProteinTungMon / 4; if (tp.Protein != 0)
{
decimal klg2 = (100 * kgprotein) / tp.Protein; if (max < klg2) max = klg2;
}
decimal kgGluxit = GluxitTungMon / 4; if (tp.Gluxit != 0)
{
decimal klg3 = (100 * kgGluxit) / tp.Gluxit; if (max < klg3) max = klg3; } thucDon.KhoiLuong1 = Math.Round(max, 0); } if (thucDon.MonAn2.ID > 0) { ThucPham tp = _thucPhamBUS.LayThucPham_ByID(thucDon.MonAn2.ID); decimal max = 0;
decimal kgLipit = LipitTungMon / 9; if (tp.Lipit != 0)
if (max < klg1) max = klg1; }
decimal kgprotein = ProteinTungMon / 4; if (tp.Protein != 0)
{
decimal klg2 = (100 * kgprotein) / tp.Protein; if (max < klg2) max = klg2;
}
decimal kgGluxit = GluxitTungMon / 4; if (tp.Gluxit != 0)
{
decimal klg3 = (100 * kgGluxit) / tp.Gluxit; if (max < klg3) max = klg3; } thucDon.KhoiLuong2 = Math.Round(max, 0); } if (thucDon.MonAn3.ID > 0) { ThucPham tp = _thucPhamBUS.LayThucPham_ByID(thucDon.MonAn3.ID); decimal max = 0;
decimal kgLipit = LipitTungMon / 9; if (tp.Lipit != 0)
{
decimal klg1 = (100 * kgLipit) / tp.Lipit; if (max < klg1) max = klg1;
}
decimal kgprotein = ProteinTungMon / 4; if (tp.Protein != 0)
{
decimal klg2 = (100 * kgprotein) / tp.Protein; if (max < klg2) max = klg2;
}
decimal kgGluxit = GluxitTungMon / 4; if (tp.Gluxit != 0)
{
decimal klg3 = (100 * kgGluxit) / tp.Gluxit; if (max < klg3) max = klg3; } thucDon.KhoiLuong3 = Math.Round(max, 0); } if (thucDon.MonAn4.ID > 0) { ThucPham tp = _thucPhamBUS.LayThucPham_ByID(thucDon.MonAn4.ID); decimal max = 0;
decimal kgLipit = LipitTungMon / 9; if (tp.Lipit != 0)
{
decimal klg1 = (100 * kgLipit) / tp.Lipit; if (max < klg1) max = klg1;
}
decimal kgprotein = ProteinTungMon / 4; if (tp.Protein != 0)
{
decimal klg2 = (100 * kgprotein) / tp.Protein; if (max < klg2) max = klg2;
if (tp.Gluxit != 0) {
decimal klg3 = (100 * kgGluxit) / tp.Gluxit; if (max < klg3) max = klg3; } thucDon.KhoiLuong4 = Math.Round(max, 0); } if (thucDon.MonAn5.ID > 0) { ThucPham tp = _thucPhamBUS.LayThucPham_ByID(thucDon.MonAn5.ID); decimal max = 0;
decimal kgLipit = LipitTungMon / 9; if (tp.Lipit != 0)
{
decimal klg1 = (100 * kgLipit) / tp.Lipit; if (max < klg1) max = klg1;
}
decimal kgprotein = ProteinTungMon / 4; if (tp.Protein != 0)
{
decimal klg2 = (100 * kgprotein) / tp.Protein; if (max < klg2) max = klg2;
}
decimal kgGluxit = GluxitTungMon / 4; if (tp.Gluxit != 0)
{
decimal klg3 = (100 * kgGluxit) / tp.Gluxit;