白酒生产是我国的传统产业，历史悠久，具有独特的传统工艺流程，但是这种工艺流程中由于主要以人工品尝的方法来进行勾兑调味，而口感具有个体差异，并受很多主客观因素影响，且理化指标根本不能通过品尝准确控制，因此明显存在白酒品质不稳定、难以控制指标、难以降低生产成本的致命弱点。并且人工品尝需要经过多次勾调尝试，生产效率低，专家的宝贵经验也无法形成知识长期为企业生产服务。　　 随着分析手段及科技水平的日益提高，白酒中许多微量香味成份的作用得到了充分认识，给探索勾兑酒的奥秘创造了重要条件。在对白酒中微量香味成份与酒香、酒味、风格的关系逐步有了较清楚的认识基础上，应用现代的计算机技术继承发展提高传统勾兑调味技术，无疑是对白酒技术水平的巨大推动。　　 本文在白酒勾调的智能模型上作了一些探索研究，构建了基于神经网络的理化→感观模型和感观→理化模型。首先通过线性规划给出成本最低的勾兑组合，然后把勾兑酒的理化指标输入理化→感观模型预测出感观指标，这相当于人工品尝勾兑的过程，将感观指标作为专家系统的输入，结合专家知识给出调味方案；也可以把期望的感观指标输入感观→理化模型预测出理化指标，通过线性规划给出满足目标酒并且成本最低的组合方案。