电子鼻系统是涉及仿生学、传感器技术、数据融合、模式识别、应用数学、计算机科学以及各具体应用领域的科学与技术的具有检测识别气体／气味能力的仪器。由于它的鉴别、评定结果具有客观性、而且辨识可靠、精确,它被广泛应用于食品、香料香气的质量评定、环境污染检测、农业、化工和医疗等领域。本文主要通过对电子鼻结构和原理的研究,运用它实现三种不同苹果气味的检测识别。本文从生物嗅觉系统的结构和嗅觉机理出发,介绍了电子鼻的原理和结构,研究探讨了气体传感器原理、传感器阵列的组成、一些数据预处理方法和模式识别方法的选择及优化对比等。最后对识别效果进行了实验验证。本文在前期研究小组实验装置的基础上,选用8个SnO2气体传感器组成传感器阵列,通过相关系数分析法分析剔除了冗余的两个传感器降低了样本数据的维数；原始的样本数据通过几种数据预处理方法进行归一化；论文重点研究了电子鼻中的模式识别方法,选用BP神经网络进行识别分类。文中通过加入动量项改进了BP算法,还选用主成分分析法降低了BP的输入维数,同时保留了样本数据的大部分数据信息。在主成分分析的基础上,将Wilks准则作为选取主成分特征量的依据。最后通过实验仿真验证了BP、主成分分析和Wilks的结合可实现高识别率和高效率的检测。