鲜榨苹果汁因其健康营养、口味酸甜和芳香怡人等优点备受消费者喜爱,是全世界畅销的果汁之一。本研究以鲜榨苹果汁为对象,采用电子鼻和电子舌进行检测,优化检测条件,并在优化条件下检测不同品种的苹果鲜榨汁,建立定性判别模型;利用电子鼻和电子舌对鲜榨苹果汁的品质进行检测,建立对其主要理化指标的偏最小二乘回归定量预测模型;利用电子鼻和电子舌响应信号的变化来表征主要气象因子对苹果鲜榨汁质量的影响;利用电子鼻和电子舌技术对来自不同产区的不同品种的苹果进行区分和识别,并通过不同的多元统计学方法和模式判别方法,建立对不同产区苹果的溯源模型,并比较不同溯源模型对样品的辨别能力及对未知样品的预测能力。主要研究结果如下:（1）电子鼻检测苹果鲜榨汁的较佳检测条件为:10 m L进样体积、90 min顶空富集时间、20±1℃以及50-60%的相对湿度。电子舌检测在20±1℃和50-60%相对湿度的安静环境下进行。在优化或适宜条件下,电子鼻和电子舌对苹果鲜榨汁样品的检测结果均有高度可重复性。（2）苹果品种对其鲜榨汁的电子鼻和电子舌响应信号有显著性影响。基于电子鼻响应信号建立的PCA模型不能将不同品种苹果鲜榨汁样品区分开,LDA模型判别效果理想,对已知样品的判别正确率和对未知样品的预测正确率均为100%;基于电子舌响应信号建立的PCA模型无法识别不同品种苹果鲜榨汁样品,LDA模型可以识别部分样品,整体识别正确率为63.6%;基于电子鼻与电子舌结合数据建立的PCA模型不能完全将不同品种苹果鲜榨汁样品区分开,LDA模型可准确识别样品,对样品判别和预测正确率均为100%。（3）电子鼻传感器响应信号与鲜榨苹果汁中SSC、p H、TAC和TSC有较高相关性,电子舌传感器响应信号与SSC、p H、TAC和TSC相关性较差。电子鼻和电子舌结合数据与SSC和TAC有较好相关性,但对p H的定量预测能力一般,与TSC的相关性差,不能很好的预测其含量。电子鼻与电子舌数据的结合可以提高传感器信号对SSC和TAC的定量预测能力,但不能够提高传感器信号对p H和TSC的定量预测能力。电子鼻传感器响应信号与鲜榨苹果汁中大部分的挥发性气体成分的含量相关性较好,可利用电子鼻响应信号预测主要挥发性气体成分的含量;电子舌响应信号与苹果鲜榨汁中挥发性成分含量的相关性不大,不能用于定量预测苹果鲜榨汁中挥发性成分含量;电子鼻与电子舌数据的结合可以提高响应信号与挥发性成分含量的相关性。（4）气象因素及其交互作用对不同品种苹果鲜榨汁的主要质量指标和其传感器响应信号有显著性影响。建立了苹果鲜榨汁质量指标和气象因子,苹果鲜榨汁质量指标与传感器响应信号以及传感器响应信号与气象因子的相关关系的回归方程,利用电子鼻和电子舌响应信号的变化来表征气象因素对苹果鲜榨汁质量的影响。（5）电子鼻与电子舌技术结合LDA模型可以准确辨别同一产地不同品种或同一品种不同产地的苹果样本,判别正确率在95.5%以上。基于所有样品电子鼻数据、电子舌数据和融合数据用于对不同产地的苹果鲜榨汁进行溯源,PCA模型无法将样品区分开。载荷分析结果表明,电子鼻传感器S6、S8、S1、S3和S5,电子舌传感器ZZ、BB、HA、GA和CA对样品有较强的判别性能。分别建立LDA、SVM和PLS-DA判别模型,三个模型均可以将样本准确识别,且对未知样本有很好的预测能力。LDA模型的判别正确率分别为96.8%、75.1%和99.2%;SVM模型训练集判别正确率在98.25-100%,预测集判别正确率在96.67-100%;PLS-DA判别模型预测正确率为100%。基于电子鼻数据建立的溯源模型判别效果比电子舌数据的稍好,电子鼻与电子舌数据融合可以提高溯源模型的判别能力。