蔬菜中的农药残留超标严重影响着人类食用安全和贸易。当前,蔬菜农药残留通常采用的检测方法有气相色谱、高效液相色谱、气质联用等,因其设备昂贵,操作程序相对复杂,且需要特定地实验条件和具有一定专业技术人员进行操作,一般不适合快速检测的要求。电子鼻作为一种模拟生物嗅觉原理的新颖仿生检测手段,以其快速、简单和廉价的特点,正好满足了蔬菜农药残留检测的这种客观需要。测量数据的特征提取是电子鼻识别过程中极其重要的一环,是后续模式识别的基础。本文主要对蔬菜农药残留中的特征提取进行了研究。采用不同的特征提取方法对蔬菜农药残留信号进行特征提取,并利用主成分分析和Fisher判别分析对提取的特征进行融合来实现对不同农药残留和同种农药不同浓度残留的鉴别。主要研究成果如下:1.介绍了5种电子鼻常用的特征提取方法,并运用PCA和FDA对蔬菜中不同的农药残留进行鉴别分析。2.利用小波能量倒数和小波系数平均值作为2种特征提取方法,对蔬菜中不同的农药残留进行鉴别分类研究,取得了良好的鉴别效果。3.研究了不同特征提取方法对蔬菜中同种农药不同的浓度的定量识别;建立了基于BP神经网络蔬菜农药残留浓度预测模型,效果良好。