食品质量安全的快速、实时、在线监控技术一直是食品质量控制的主要发展方向之一。电子舌是20世纪80年代中期发展起来的一种用于液体的整体特征分析、识别的新型现代化检测仪器,其快速、无损、实时的特点,非常适合于食品质量安全控制技术的研究与应用。电子舌主要由三个部分组成:(1)低选择性、非特异性并且具有稳定信号输出的传感器阵列;(2)激励信号激发和响应信号采集的装置;(3)合适的模式识别方式或是多元统计分析方法。模式识别作为电子舌重要组成部分之一,在电子舌的应用与研究当中起着举足轻重的作用。并且由于电子舌的检测对象为复杂成分,而各种模式识别算法具有不同的识别特点和识别能力,不存在一种适用于任何场合的模式识别方法。因而,加强电子舌模式识别方法研究对智舌系统的研究与完善,具有十分重要的意义。智舌是本实验室自主研发,以脉冲伏安电化学技术和惰性金属裸电极为基础,结合原创组合脉冲驰豫谱思想的一种新型电子舌系统。本文从线性和非线性两个角度对智舌模式识别方法进行系统研究。以牛奶、茶饮料和白酒作为分析识别对象,对主成分分析、判别函数分析和神经网络算法进行研究。结果如下:(1)采用Matlab7.1软件实现主成分分析算法,并在软件上实现了智舌对牛奶、茶饮料和白酒等产品快速区分辨识应用;(2)将判别函数分析引入智舌系统,并采用Matlab7.1软件实现其算法;结果显示,智舌系统利用判别函数分析模块,实现了对牛奶、茶饮料和白酒等样品的初步品质控制应用;(3)探索了神经网络在智舌系统中的应用,分别实现了竞争神经网络与概率神经网络算法。竞争神经网络对于牛奶、茶饮料、不同香型白酒、浓香型白酒、清香型白酒和米香型白酒分别为91.7%、89.6%、79.2%、78.6%和97.2%,概率神经网络对这些样本的识别率分别为100%、100%、100%、100%、97.6%和100%;概率神经网络明比竞争神经网络更适合于智舌模式识别的应用。本研究实现了智舌系统的数据处理软件,为后续智舌系统的研究与完善提供基础。