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农产品质量检测涉及到农产品加工、品质控制以及成分分析等非稳态系统，可以采用不同分析技术获取农产品质量相关的参数，通过数据分析实现对农产品质量的检测。现代农产品质量检测要扣陕速、准确，但根据检测获得的参数构建农产品质量信息的分析模型是研究的难题和关键。BP神经网络是人工神经网络中常用的一种模型，它以误差的反向传播不断地训练和调整网络，使结果最优；为确保模型有效性，利用深度学习的人工神经网络建立农产品生产、加工过程中农产品质量检测分析的模型，进而提高农产品的质量检测。