神经网络如何破解农产品干燥难题？

农产品干燥是保障食品安全与提升附加值的关键环节。从粮食到果蔬，新鲜农产品因水分含量高易腐烂变质，我国每年因干燥不当导致的粮食损耗高达2100万吨。传统干燥技术依赖人工经验或物理模型，常面临“过干导致品质下降”“欠干引发霉变”等问题，且能耗居高不下。随着人工智能技术的发展，人工神经网络（ANN）能否为这一传统行业带来智能化变革？

中国农业大学工学院魏青等系统阐述了神经网络在农产品干燥中的创新应用，为解决行业痛点提供了新思路。相关文章已发表于《农业科学与工程前沿》（英文）（DOI: 10.15302/J-FASE-2025620）。

传统干燥模型依赖数学公式或物理方程，难以应对农产品干燥过程中的非线性变化。例如，热风干燥时，温度、风速、湿度等参数相互影响，人工调节往往导致水分去除不均匀。而神经网络通过模拟人脑神经元连接模式，能从大量实验数据中“学习”规律，实现精准预测。

研究显示，神经网络在水分含量预测上表现突出。以薄荷干燥为例，传统数学模型预测误差较大，而神经网络模型的相关系数（R²）可达0.998，几乎与实际测量值完全吻合。在香菇、山楂等农产品干燥中，神经网络能实时监测水分变化，将预测误差控制在较低范围。这种“动态感知”能力，让干燥设备能根据物料状态自动调整参数，避免过度干燥导致的开裂或营养流失。

干燥不仅要去除水分，更要保留农产品的品质。传统方法常因温度控制不当导致果蔬褐变、维生素流失。神经网络通过整合图像识别、传感器数据等多源信息，实现对品质的全方位把控。例如，在猕猴桃干燥中，研究人员利用神经网络建立颜色预测模型，通过分析干燥过程中的色泽变化，反向优化温度参数，提升了产品营养成分保留率。

高能耗是农产品干燥行业的另一大挑战。神经网络通过优化干燥工艺，实现了能耗与效率的平衡。在大蒜红外干燥实验中，研究人员利用神经网络模型调整辐射强度和风速，使干燥时间缩短6.5%，能耗降低36%。

更值得关注的是，神经网络与传统控制技术的结合正在改变生产模式。例如，将神经网络与PID控制器结合，可实时调节干燥室的温湿度，解决传统手动控制精度低、产品质量不稳定的问题。在烟草烘烤中，基于深度学习的TobaccoNet模型能根据烟叶图像自动设定温湿度参数，预测误差仅1.62%，大幅减少了人工干预。

尽管成效显著，神经网络在农产品干燥中的应用仍面临挑战。目前多数模型依赖大量标注数据，而新型农产品的实验数据缺乏，限制了技术推广。此外，深层神经网络的“黑箱”特性让部分生产者对其可靠性存疑。研究团队指出，未来需开发更简洁、可解释的模型，并结合物联网技术实现实时数据采集与模型更新。