巴沙鱼（Pangasius bocouti）肉质鲜嫩、营养均衡,属于淡水养殖鲶鱼类,其年均产量较大,深受广大消费者喜爱。随着人们生活水平的提高,对水产品产生了新的需求,要求其食用便捷、营养丰富、安全健康。本文首先探索巴沙鱼的营养组成评价及安全性分析,另以巴沙鱼为实验原料,通过热风干燥工艺,研究干燥巴沙鱼片过程中关键控制点,提升巴沙鱼深加工价值属性。其次本文对即食巴沙鱼片的品质进行评定,通过综合评价确定最佳即食巴沙鱼片的干燥工艺。另一方面基于即食巴沙鱼片的干燥工艺控制点,期望建立适用于即食巴沙鱼片干燥工艺过程的人工神经网络模型,并对干制即食鱼片的应用推广提供理论指导。本文首先以巴沙鱼为原料进行营养组成分析,分别测定巴沙鱼基本营养成分,氨基酸含量,脂肪酸含量,矿物质元素成分。通过研究发现,巴沙鱼肌肉中粗蛋白质量分数为9.8%,粗脂肪质量分数为1%;其次巴沙鱼中总氨基酸含量为85.29g/kg,必需氨基酸占比为42.34%;矿物质元素检测出8种,其中Na、K、P、Mg、Ca等元素含量尤为丰富。依据感官评价方法,对不同水分程度的即食巴沙鱼片进行感官评价,确定即食巴沙鱼片最终的水分含量控制为20%。通过绘制即食巴沙鱼片干燥动力学曲线,分析干燥温度、空气相对湿度、干燥风速对其干燥效率的影响。研究发现干燥温度和干燥风速两因素对干燥效率起着显著性影响,达到干燥终点所用时间,分别可降低干燥时间的71.42%和42.85%。其次对不同干燥条件制备的即食巴沙鱼片产品进行色度、水分分布、微观结构、感官评价等指标测定。研究结果表明,最佳干燥条件为空气相对湿度20%,干燥风速16m/s,干燥温度80℃。研究如何设计及建立适用于即食巴沙鱼片干制工艺的人工神经网络模型,并评判其预测能力。选取BP神经网络模型,网格拓扑结构为4a-12b-1c,共收集424组实验数据。确定网络学习的权值与偏差值,并以此为基础运行网络,网络性能中回归模型的预测能力系数分别为R_训练集=0.99487,R_测试集=0.99665和R_验证集=0.99551。对网络模型的预测值与真实值进行比较及线性拟合,发现拟合系数达到0.9965,其预测结果可以接受。