随着我国经济的飞速发展以及人民生活水平的提高,社会上对食品、药品品质检测和质量控制的需求快速增长,不仅要求检测方法准确、客观,而且要求操作简便、检测迅速。电子舌技术是一种新型检测技术,它通过传感器阵列获取液体样本的整体“指纹图谱”信息,然后结合模式识别方法对被测样本进行定性或定量分析。本文基于虚拟仪器技术研制了一种伏安电子舌系统,分别以中成药、鲜榨橙汁、陈皮为研究对象,对该系统在食品、药品品质和质量分析中的适用性开展应用研究,并重点针对电子舌所采用的不同模式识别方法进行了比较研究,具体研究内容如下:(1)研制了一种基于虚拟仪器技术的伏安电子舌系统,该系统由传感器阵列、信号调理模块、数据采集卡、上位机软件四部分组成,系统具有体积小、成本低、检测迅速、客观、高效等特点。(2)采用该伏安电子舌对4种不同的中成感冒药品进行辨识研究,分别利用特征点提取法和离散小波变换法对电子舌输出信号进行特征提取,通过比较样本点的聚集性和分类效果,确定了离散小波变换法为最佳特征提取方法。在此基础上,分别采用主成分分析法、聚类分析法和BP神经网络对不同中成药品进行区分辨识,结果表明:BP神经网络具有较好的分类效果。(3)采用该伏安电子舌对不同储存时间下的鲜榨橙汁进行分析,分别采用主成分分析和离散小波变换对电子舌输出信号进行特征提取,以分类效果为依据,确定了离散小波变换为最佳特征提取方法。在此基础上,采用线性判别分析对不同储存时间的鲜榨橙汁样本进行定性分析,采用粒子群优化最小二乘支持向量机对鲜榨橙汁的储存时间进行定量预测。结果表明:系统能够对不同储存时间下的鲜榨橙汁样本进行有效区分,并可对鲜榨橙汁的储存时间进行定量预测。(4)采用该伏安电子舌对不同储存年限的陈皮进行区分辨识,首先利用离散小波变换对电子舌输出信号进行特征提取。然后分别采用主成分分析、线性判别分析、聚类分析、BP神经网络、支持向量机、随机森林、极限学习机七种模式识别方法对不同储存年限的陈皮样本进行区分辨识。结果表明:极限学习机对不同储存时间的陈皮样本具有最好的辨识效果。