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采用由6个金属氧化物气敏传感器组成阵列的电子鼻对2个等级的信阳毛尖茶进行检测，并通过主成分分析（PCA）、判别分析（LDA）和BP神经网络对数据进行分析和识别。PCA和LDA结果显示，可以将2个等级的茶叶完全区分开。采用3层BP神经网络对数据矩阵进行茶叶等级的定量预测，预测结果平均相对误差为1．16，最大相对误差为13．32。研究结果表明，供试气敏传感器阵列对信阳毛尖茶等级的检测具有很高的定量分析精度。