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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，以其比热客为输出量，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[1．5～4．0kJ/（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0．2868 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。