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摘要：收获后干燥是保存农产品的重要程序，因为它可以延长保质期，减少收获后损失并保持食品质量。传统的干燥技术可能导致产品质量不一致和能源使用效率低下。人工智能 (AI) 与新型干燥技术（如折射窗口干燥、微波干燥、冷冻干燥和热风干燥）的结合为这些困难提供了可行的解决方案。本研究探讨了利用机器学习、深度学习和预测建模等人工智能方法来优化干燥参数、提高产品质量和最大限度地减少能源使用。本研究分析了实时监控和灵活监督的改进功能，人工智能驱动的模型可以根据产品属性预测理想的温度、湿度、气流和干燥时间。此外，人工智能在质量预测中的应用可以准确调节水分含量、颜色、质地和营养特性，从而生产出优质的干燥产品。本研究还解决了数据质量、模型可解释性、可扩展性和对各种干燥系统的适应性等挑战。本分析强调了增强人工智能在收获后干燥方面的潜在可能性，重点关注人工智能在农业领域促进可持续高效干燥方法的潜力。 关键词：人工智能、收获后干燥、质量优化、能源效率、机器学习、折射窗口干燥 1. 简介 1.1 收获后干燥 收获后干燥是农业中的一个重要过程，可以保持农作物、谷物、水果和蔬菜的质量和寿命。它可以降低水分含量，抑制细菌生长、变质和营养价值的流失。创新的收获后干燥技术，特别是折射窗口干燥 (RWD)、微波干燥、冷冻干燥和流化床干燥，因其保持营养和感官属性的能力而越来越受到认可[1]。这些方法旨在更快速、更节能、更环境可持续，与农业部门可持续实践的目标相一致。然而，干燥效率和功效经常会根据产品类型、气候条件和设备规格而变化，导致难以实现批次间质量的统一[2]。传统干燥技术包括日晒干燥、热风干燥和标准烤箱，由于其简单性和成本效益而广为使用[3]。然而，它们也存在其他问题，例如质量下降、能源效率低下以及干燥结果不一致。传统的干燥方法有时会使物品处于高温下，
收获后干燥技术中的人工智能
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