鱼肉味道鲜美且富含高蛋白，是人们钟爱的餐桌菜品和闲暇零食。鱼肉品质直接影响消费者的健康甚至生命安全。新鲜度是评价鱼肉品质的一个重要指标，传统的新鲜度检测方法存在主观性强、重复性差、操作繁琐、耗时长等缺点。本研究拟采用电子鼻对鱼新鲜度进行评价。目前市场上已有技术成熟的商业化电子鼻，但是针对性不强并且价格昂贵，因此本研究尝试针对鱼新鲜度特性自行开发电子鼻系统。研究的主要内容如下:　　 1、鳊鱼贮藏直至腐败过程中挥发性成分的测定。采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用(HS-SPME-GC/MS)技术对恒温贮藏于4℃的鳊鱼样本进行检测，分析检测结果，得到样本贮藏过程中的特征性挥发物质，主要为醇类、醛酮类、烃类、苯、酸类物质，后期还检测出了含氮、含硫物质。　　 2、采用电子鼻技术识别不同新鲜度等级的鳊鱼样本。优化传感器阵列，并对优化后的阵列所采集的数据进行模式识别，比较线性判别分析(LDA)、K-近邻法(KNN)、反向传播人工神经网络（BP-ANN）三种模型的识别效果。结果表明，BP模型可以较好地对鳊鱼新鲜度进行识别。　　 3、基于偏最小二乘(PLS)建立电子鼻数据与挥发性盐基氮(TVB-N)、细菌总数(TVC)检测结果之间的相关模型，定量判断鳊鱼新鲜度。对同一样本依次作电子鼻无损检测、TVB-N、TVC含量的测定;PLS建模过程中，分析不同主成分因子数对模型的影响，利用最小交互验证均方根误差(RMSECV)时的主成分因子数建立最优PLS模型。对于鳊鱼中的TVC，PLS模型校正集的相关系数R(c)和RMSECV分别为0.9126和1.09，预测集的相关系数R(p)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9187和1.07。鳊鱼中TVB-N含量的模型训练和预测结果略低。建模结果说明电子鼻技术能够定量预测鳊鱼新鲜度。　　 4、考虑实际生产需要，开发针对鱼新鲜度的电子鼻在线检测系统。该系统由硬件和软件组成。硬件部分包括样本传送机构、控制机构、气敏传感器阵列、分体组合式集气反应室、计算机与彩色触摸显示屏、恒温恒湿控制系统等;软件部分包括硬件系统总流程控制、传输速度控制、传感器阵列信息采集、数据处理与模式识别等。在验证该系统识别鱼新鲜度的有效性方面，以鳊鱼为研究对象，结合Fisher判别分析(FDA)分析，FDA模型的训练集和预测集的识别率分别为100％和87.5％。该结果表明，该系统判别鱼新鲜度是可行的。　　 研究结果表明将自制电子鼻系统应用于鱼新鲜度的无损检测中是可行的，其检测过程无损、快速，检测结果客观、准确，该研究可为电子鼻技术在鱼类新鲜度评价中的应用提供依据。