本研究主要利用先进的人工智能分析仪器-电子鼻和传统的分析方法，对苹果质量进行了评定。以北京地区的早熟品种津轻、中熟品种红星和乔纳金及晚熟品种富士四个主要苹果品种为研究对象，每个品种分三次采收，采收后于室内存放，期间运用GC-Flash型电子鼻及传统的果实质量检测方法—理化指标法和气质联机法对苹果的采收期、货架期及对果汁的影响进行了研究和对比分析。 通过上述研究，主要得出以下结论： 1．利用电子鼻技术建立各种模型来预测苹果质量：①建立了各种果实的货架期(SL)模型，预测了货架期；建立了不同采收期果实的统计质量控制(SOC)模型。②建立了不同品种果汁的主成分分析(PCA)、气味指纹(SF)模型和不同采收期的SQC模型；建立了以不同贮藏期果实为原料的果汁的SF模型。 2．利用理化指标(硬度、pH、可溶性固形物含量和淀粉消化比例)的研究结果：经过主成分分析，对果实贮藏品质进行综合评价，并分析了采收期对果实贮藏品质的影响，所得结果与电子鼻模型具有高度一致性。 3.采用固相微萃取(SPME)与气质(GC-MS)联用技术，对不同品种和时间采摘的苹果及果汁香气成分进行定性分析，确定各自香气组成：①利用聚类分析法对果实不同贮藏阶段的主要香气指标进行分析；分析了采收时间的早晚对果实香气的影响。②研究了果实榨汁前后香气成分的变化；探讨了果实采摘期及贮藏期对果汁香气的影响。