1.一种基于深度学习的烹制搭配方法，其特征在于，包括

步骤1，根据菜谱系Me提取佐料系Co、材质系Tm、油料系Oi、配料系Mi、味道系Ta、菜品熟度系Dd的基本属性，并用本体O(C,AC,R,AR,HC,X,Index,TC)进行描述和定义，使各菜谱的基本属性具有语义；

步骤2，用本体O中的R与Index,TC构造菜谱语义关系网，实现各特征概念集之间关联；

步骤3，根据菜谱特征的语义网，用X实现语义网推理，完成LK中各项特征语义化关联，构造基于本体的语义烹饪特征库LKK，描述为：LK:O→LKK；

步骤4，根据LKK构造样本库SKK，为基于深度学习烹饪搭配提供知识发现和不同菜品的特征提取，描述为：LK:LKK→SKK；

步骤5，以所构建的菜品的样本库和特征库为深度学习的基础库SKK，用基于深度学习的方法提取烹饪所需的特征，实现新的菜品配制方案。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的烹制搭配方法，其特征在于，所述步骤5包括：步骤51，在云计算环境下，以LK、SK为基础，建立多层深度神经网络模型DNNM，并根据SKK特征提取要求，在DNNM中引入卷积层和池化层，以消减LK中涉及到图像的学习过程中拟合现象；

步骤52，基于模糊系统FS的过拟合模型来处理神经网络模型的权重递减过程中过拟合现象。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的烹制搭配方法，其特征在于，步骤52包括：步骤521，建立基于粒子群化优化PSO的梯度下降全局优化模型和算法，保障DNNM学习过程中的梯度能达到一个全局优化能力；

步骤522，根据SKK和用户需要确定输入量及个数，并支持输入量以矩阵方式进入到神经模型中，并按FS的要求处理其模糊输入量；

步骤523，根据菜谱进行烹制菜品的自动搭配。

4.一种自动烹饪传菜装置，其特征在于，包括：

智能机械手臂，用于根据利用权利要求1至3中任一项所述的基于深度学习的烹制搭配方法获取的菜品配制方案抓获佐料、材质、油料和配料等，并启动烹饪装置进行菜品烹制；

控制器，用于基于微分系统Diff的控制程序控制菜品烹饪，并完成与烹饪装置Cook、传送装置Tran、环境感知装置Enav、照明装置Ligh、烟雾排放装置Smok之间通信；

烹饪装置，用于烹制菜品，其中安装有温控传感器、燃料控制传感器、开关传感器和燃料自主切断传感器；

传菜装置，用于将需要烹饪的材料传送到烹制操作间以便于机械手臂便于操作，并将烹制好菜品传给送菜机器人；

环境感知装置，用于感知烹制操作间的环境，包括湿度、湿度和异常味道检测等传感器，并控制器连接且进行控制；

照明装置，用于控制烹制操作间的照明，与控制器连接，实现烹制操作间整体照明控制；

烟雾排放装置，用于将菜品烹制过程所生成的各类油烟雾排放出操作间。

5.根据权利要求4所述的自动烹饪传菜装置，其特征在于，所述开关传感器由机械手臂操作、也可以由控制器自主控制启动，自主切断传感器用于当烹饪操作间有异常后自主切断燃料或电源。

6.根据权利要求4所述的自动烹饪传菜装置，其特征在于，油烟雾感知开关装置根据烹制操作间油烟雾强度大小，启动不同的档位，保障操作间干净。

7.一种基于目标跟踪的AHP菜品品鉴装置，其特征在于，包括：

菜品跟踪摄像头，用来探测菜品的颜色和香味，并能将探测的结果传输给AHP品鉴模型；

嵌入式控制板卡，包括：AHP品鉴模型，用AHP方法来对所构建的菜品指标体系进行评估品鉴，并由AHP模型自动分配不同权重来获得烹饪结果优劣；基于SKK的口味识别模型TCM，用来从SKK库中提取到味觉特征TFea，而且与SKK中特征相似度计算用余弦定理Cosine来提取特征，并结合AHP品鉴模型建立口味识别模型TCM，TCM直接与AHP品鉴模型中的顾客点评相关；和，品鉴结果反馈模型ERFM，用于根据AHPEM和TCM建立ERFM模型，即ERFM主要用来收集烹制后菜品特征CookF和顾客反馈数据的特征FeedBF，然后将CookF,FeedBF作为DNNM的输入量，然后深度学习到菜品不足的特征LakeF之处，并能及时反馈至所述权利要求4-6中任一项所述的控制器，改进菜品烹制结果，更能满足不同人和不同人群的口味。

8.根据权利要求7所述的基于目标跟踪的AHP菜品品鉴装置，其特征在于，还包括送菜机器人对接装置，所述送菜机器人对接装置包括对接装置和送菜机器人，其中，对接装置将烹制好的菜品传递给送菜机器人，送菜机器人则将烹制好菜品送到指定的顾客手中。

9.根据权利要求7所述的基于目标跟踪的AHP菜品品鉴装置，其特征在于，基于AHP的评价指标包括：菜品的口味/风味Taste、颜色Color、营养成份Nut、材质搭配比例Tex、佐料搭配比例Sea、烹饪时间Tim、顾客点评Com，其中，不同的菜品具有不同的指标属性，导致AHP分配的权重也不一样，需要与SKK结合，从特征库中选取不同菜品与之相似度匹配，捕获到与AHP相近的指标赋值，并用模糊语言{好、较好、还行、不行}作为最终评价结果。

10.一种基于终端触摸的控制操作平台，其特征在于，包括：

智能烹饪操作台，用于烹饪师管控烹制房，实现安全稳定自动化烹饪；

触摸显示屏，与操作台直接相连通信，用于可视化管理烹饪房的烹饪操作；

计算装置，用于与显示屏通信，并用于按理智能烹饪操作台和计算权利要求1至3中任一项所述的基于深度学习的烹制搭配方法、处理基于语义识别的烹饪特征库与样本库；

信息管理平台，用于管理智能烹饪系统所有数据，为基于云计算的烹饪大数据信息平台。