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通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息，采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维，提取样本的低维特征向量，再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别，并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。结果表明，基于该算法的大闸蟹新鲜度识别的准确度可达到98.1%，且依据电子鼻技术与依据理化指标判断结果基本一致，因此采用电子鼻技术的大闸蟹新鲜度无损识别方法是可行的。