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应用L—M优化算法BP神经网络，通过用苹果机械特性指标（压缩时的最大力、屈服力、弹性模量）预测苹果贮藏品质（硬度、水分、可溶性圆形物、总酸）的方法，建立贮藏品质的人工神经网络模型。用试验所测的机械特性指标为输入，苹果贮藏品质为输出来确定网络的拓扑结构，训练建立的BP神经网络。仿真结果表明：该神经网络模型用机械特性指标能预测苹果贮藏品质，同时通过5组非样本数据来验证该神经网络，模型的预测值与实测值的相对误差在5％以下，能够满足工程应用中预测苹果贮藏品质的精度要求。