电子鼻在食品行业有着广泛的应用，其检测对象主要有酒类、饮料、茶叶、水产品、调味品、肉制品、果蔬等，应用场景主要有品质鉴定、风味分析、成分检测、品牌分类、新鲜度检测、产品工艺改善等。

2.1电子鼻在酒类检测中的应用

利用上海瑞玢电子鼻对11种浓香型白酒的分类进行了研究，结果表明，电子鼻对不同品牌浓香型白酒挥发性风味成分具有较好的响应。在对传感器的响应数据进行分析后，发现主成分分析比线性判别分析更适用于浓香型白酒的分类分析，可有效区分不同品牌浓香型白酒。以不同产地的3种苹果为原料酿造苹果酒，用电子鼻对其挥发性气味进行检测和分析，通过单因素方差分析和主成分分析获得了电子鼻的最佳检测参数，电子鼻对3种苹果酒的检测结果表明，电子鼻可从挥发性气味方面实现苹果酒的区分。以5种不同酒龄的酱香型白酒为研究对象，利用电子鼻和气质联用技术研究了不同酒龄酱香型白酒的品质及风味变化。电子鼻检测结果表明，不同酒龄的酱香型白酒香气成分存在明显差异，主成分分析和线性判别分析均可对样品进行有效区分，为酱香酒酒龄的鉴别提供了指导。采用电子鼻对徐香、海沃德和黄金果猕猴桃酿造的3种猕猴桃酒中的香气物质进行测定和分析，实验结果表明不同猕猴桃酒间香气特征有较大差异，其中徐香和海沃德酒风味差异最大，用主成分分析法可实现3种酒的区分。利用电子鼻对葡萄酒品种鉴别进行了研究，采集了7个品种葡萄酒的210 0组气味信息数据，应用L i g h t GBM算法对葡萄酒气味特征进行学习，实验结果表明建立的判别模型对葡萄酒样品的判别准确率为96.62%，验证了电子鼻在葡萄酒品种鉴别中的可行性。

2.2电子鼻在调味品检测中的应用

利用电子鼻对辣椒料气味等级快速区分进行了研究，采集了4种不同气味等级辣椒料样品的气味数据，并用BP神经网络对数据进行学习，实验结果表明BР神经网络对辣椒料气味等级区分的准确率为94．23 %。以8种酱油的电子鼻、电子舌检测信号为研究对象，结合主成分分析法从香味和滋味角度综合评价酱油的风味。电子鼻分析表明，从香气上可将8种酱油分为3组，电子舌分析表明，8种酱油在滋味上特征明显，电子鼻结合电子舌能综合分析样品的气味和滋味信息。采用电子鼻对青花椒和红花椒样品进行检测，并对所获得的数据进行主成分分析和判别因子分析，发现两者之间气味存在明显差异，与感官分析的结论一致，为花椒类产品的品质评定和快速检测提供了依据。利用电子鼻技术结合主成分分析法对恒顺香醋陈酿期成分进行了研究，实验结果显示电子鼻对不同陈酿期的恒顺香醋的香气具有明显响应，可较好地进行识别分类，为快速鉴别不同陈酿期的恒顺香醋提供了理论依据。用电子鼻研究了药膳火锅底料制备工艺对其感官评分的影响，发现成品药膳火锅底料的香气主要由药材提供，并对影响药膳火锅底料的水煮时间、中药材添加量、辣椒添加量、加水量等因素进行了优化，确定了最佳的工艺参数。

2.3电子鼻在饮料检测中的应用

用电子鼻对桑果汁风味分析进行了研究，发现桑果汁气味差异主要体现于甲基类、硫化物、氢氧化物等化合物上，主成分分析累计方差贡献率达99．91%。此外，电子鼻亦可用于区分不同品牌的桑果汁，各样品判别指数在0.977 ~1. 0 0 0之间。利用电子鼻对乳饮料的风味评价和工艺优化进行了研究，运用电子鼻对工艺调整后的样品进行了检测，发现电子鼻对不同参数调整后的样品的区分效果明显，并最终筛选出最佳工艺。以8种红茶作为实验对象，采用电子鼻和气相色谱–离子迁移谱技术对红茶样品的挥发性香气物质进行检测分析。电子鼻检测结果显示8种红茶样品的挥发性香气差异显著，结合气相色谱-离子迁移谱分析结果可知，野生茶树的酮类、酸类香气物质较生态茶丰富，等级越高，醇类挥发性香气物质越丰富。研究了电子鼻技术对贵州4种名优茶叶的鉴别能力，通过采集4种名优茶叶的气味并结合线性判别分析，发现4种样品均有明显的区分，说明不同种类茶叶形成了独特的风味成分，证明了电子鼻可对不同种类茶叶进行区分。

2.4电子鼻在肉制品检测中的应用

用电子鼻测定了羊肉臊子传统工业大锅和小锅炒制过程中各阶段的气味强度，并用气质联用技术对挥发性化合物进行分析。实验结果表明电子鼻可区分各加工阶段的气味，结合气质联用技术可较好地区分传统工业大锅和小锅炒制的羊肉臊子。此外，他们也对牛肉臊子炒制过程中的风味进行了研究，电子鼻的分析结果表明蝙炒脂肪阶段对牛肉臊子的风味贡献较大，采用偏最小二乘判别分析可将挥发性化合物形成过程分为4个阶段，为工业生产炒制肉制品提供了技术参考。利用电子鼻检测自制灌肠产品在储藏期的品质变化，并与传统分析方法进行比较，对其货架期进行了预测。实验结果表明，电子鼻结合主成分分析或线性判别分析都能很好地区分不同储存时间、储存温度的灌肠产品，可用于灌肠产品货架期预测。以多种调味物质替代亚硝酸盐，开发了零添加亚硝酸盐腊肉，并用电子鼻对零添加亚硝酸盐腊肉、添加食盐腊肉、添加食盐和亚硝酸盐腊肉的挥发性风味进行分析。实验结果表明，零添加亚硝酸盐腊肉的挥发性风味物质种类和含量均为最高，总体可接受度最高，为传统腌制品转型升级提供了新思路。使用电子鼻对11种腊肠样品的风味进行分析评价，发现腊肠样品可按风味分为2个聚类，采用显著性分析发现不同聚类的差异是芳香类物质和有机硫化物含量不同导致的。

2.5电子鼻在果蔬检测中的应用

研究了基于电子鼻的香蕉存储时间鉴定方法，用电子鼻检测了不同储存时间的香蕉样品，发现电子鼻对不同香蕉样品具有灵敏的响应，并基于信噪比特征值构建了香蕉的储存时间预测模型，可快速、准确地对香蕉的储存时间进行预测。研究了基于气味判别草莓新鲜度的方法，分别利用电子鼻和乙醇传感器采集草莓储存期间的气味，比较了不同传感器和模型对预测准确率的影响，发现采用电子鼻和支持向量机分类模型，可获得最好的草莓新鲜度预测准确率，训练集和验证集的预测准确率分别为99．2%和96．7%。采用电子鼻对不同成熟度的锦绣黄桃果实判别进行了研究，用电子鼻检测了转色期、成熟期和完熟期黄桃的气味，由主成分分析结果可知，转色期的果实与成熟期、完熟期的果实可较好地区分开，但成熟期、完熟期的果实芳香程度较为接近，存在部分区域重叠。开发了一款基于电子鼻的草莓损伤检测系统，通过检测损伤果和正常果的气味，并结合支持向量机方法建立草莓损伤检测模型。实验发现，模型可较好地区分损伤草莓和正常草莓，判别准确率为92。5 %，具有良好的适用性。

2.6电子鼻在其他食品检测中的应用

利用电子鼻研究了辣白菜腌制及发酵过程中的风味变化，主成分分析结果表明，不同发酵天数的辣白菜风味不同，并优化得到辣白菜的最佳腌制工艺参数，证明了电子鼻技术能有效应用于辣白菜的风味分析。对电子鼻检测调味品中非法添加罂粟壳进行了研究，以不同罂粟壳添加比例的花椒粉、孜然粉、烧烤粉为检测对象，利用电子鼻对气味进行检测，再结合线性判别分析和多层感知器建立判别模型，实验结果显示多层感知器模型的预测效果更好，对于预测集样品的预测准确率达10 0%，可为打击非法添加罂粟壳提供有力的支撑。对电子鼻鉴别不同品牌红糖进行了研究，利用电子鼻检测不同红糖样品的风味特征，并对数据进行主成分分析，结果表明不同品牌红糖之间挥发性气味差异明显，电子鼻可快速地对不同品牌的红糖进行区分，为红糖品质鉴定提供了参考。以天麻为检测对象，采用电子鼻结合气质联用技术对不同采收期的天麻样品进行芳香品质分析与辨别。电子鼻数据的主成分分析和线性判别分析结果均表明，电子鼻可对不同采收期的天麻进行区分。香气成分分析结果也证明不同采收期的天麻均有独特的成分，因此电子鼻技术可用于区分不同采收期的天麻。