食品比热容的BP神经网络预测

摘要

引入BP人工神经网络计算模型,预测了食品比热容随各种物性参数变化的非线性规律.该模型以食品中的水、蛋白质、碳水化合物及脂肪含量为输入量,以其比热容为输出量,研究的食品包括淀粉、橙汁、牛肉等近20种,比热容变化范围覆盖较全面[1.5～4.0 kJ/(kg·K)].结果显示:该模型的最大相对误差为8.40%,最大绝对误差为0.286 8 kJ/(kg·K).因此,利用该模型能够较准确地预测出食品的比热容.