Como planta agrícola, el melón cantalupo contiene una rica nutrición y un alto contenido de humedad. En este documento, se consideró el problema de estimación del modelo de relación de humedad durante un proceso de secado por microondas del melón cantalupo. En primer lugar, se diseñó un sistema de secado de melón cantalupo basado en procesamiento de imágenes y se construyó la expresión de la relación de humedad en relación con la contracción. En segundo lugar, se propuso un algoritmo de evolución iterativa basado en el principio de máxima verosimilitud (MLP-IE) para estimar el modelo de relación de humedad. Después de eso, con el objetivo de mejorar la capacidad de ajuste del modelo del algoritmo MLP-IE, se propuso un algoritmo de evolución iterativa mejorado basado en el principio de máxima verosimilitud (MLP-I-IE) mediante el diseño de una estrategia de mutación mejorada, un factor de escalado mejorado y una tasa de cruce mejorada. Finalmente, se aplicaron el algoritmo MLP-IE y el algoritmo MLP-I-IE para estimar el modelo de relación de humedad de las rodajas de melón cantalupo. Los resultados mostraron que tanto el algoritmo MLP-IE como el algoritmo MLP-I-IE fueron efectivos y que el algoritmo MLP-I-IE tuvo un mejor rendimiento que el algoritmo MLP-IE en la estimación y validación del modelo.