本发明公开了一种基于神经训练网络的智能冰箱可靠性分析方法，通过对数据进行清洗、特征提取和归一化处理，改善模型的训练和泛化能力。通过选择适当的网络结构、损失函数和优化算法，可以构建出具有较强预测能力的模型。训练过程中的参数更新和优化算法可以使模型逐步收敛并找到更优的参数配置，从而提高模型的准确性和鲁棒性。通过使用测试集对训练好的模型进行评估，可以获得模型的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等，从而客观地评估模型的预测能力。根据评估结果，可以进一步调整模型的参数和结构，以提高模型的性能和泛化能力。使得智能冰箱能够准确地分析食物保质期或预测温度，提供用户更好的使用体验和食品管理。