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为了更好地对食品比热容进行曲线拟合，提出采用人工神经网络的方法。传统的BP网络存在收敛过慢，易陷入局部最优等缺陷；为了解决上述缺陷，采用Scaled Conjugate Gradient算法对网络权值优化。以19种食物的比热容为原始数据，利用SCG算法得到BP神经网络，经过仿真表明该模型的拟合误差小于10^-4.因此，SCG算法对神经网络的权值优化有效，而提出的模型能够较好地拟合食品比热容。