白酒特性的评价通常采用感官评判方式,评判的结果受主观因素的影响较大。近年来,随着检测技术的进步,基于理化分析的图谱技术逐步应用于白酒的评判中。基于此,本文将气相色-质图谱数据与智能信息处理技术应用于浓香型白酒的分类识别研究中,建立有效的浓香型白酒分类识别模型,并开发基于气相色-质图谱技术的白酒等级智能分类识别系统,具体工作如下:（1）通过气相色-质图谱技术获取特级、一级、二级、优级四个等级的浓香型白酒的气相色-质图谱数据,筛选出四个等级白酒代表的图谱作为标准图谱,对比分析不同等级白酒组分含量之间的异同点,从而确定不同等级白酒之间各组分的含量及比例变换。（2）分别运用PCA和SPCA进行数据降维,再通过KNN、DT、SVM、BP进行白酒等级分类,对比分析各类方法的准确性,实现不同分类方法之间准确性的相互验证。实验发现SPCA+BP的识别准确率最高,能准确地识别不同等级、产地、年代的白酒,并且能够对未知品类白酒进行准确分类。（3）利用特级、一级、二级、优级各5个白酒数据的46个共有峰剔除无关变量,剩余30个有效共有峰,运用SPCA进行数据降维,提取对白酒等级分类起主导作用的7种稀疏主成分。通过实验证明,剔除无关变量之后保留的30个特征峰足以代表46个共有峰的信息,可作为分析使用。（4）对不同等级的白酒进行主观评分,并对其气相色-质图谱数据进行SPCA降维,提取稀疏主成分,进而将感官评分和SPCA主成分进行回归分析,寻找一个准确的白酒等级评分模型。该模型即为特级、一级、二级、优级四个等级的浓香型白酒质量评分模型。通过验证实验证明,建立的白酒等级评分模型对白酒评分接近于主观评分,这充分说明该白酒等级评分模型的客观准确性,从而为白酒等级分类技术的研究提供了新的思路。（5）采用PyCharm对软件界面进行开发,Python设计各个功能模块,从而搭建一个基于气相色-质图谱的白酒智能分类软件系统。该软件不仅包含白酒图谱数据库,实现图谱数据的可视化;而且可以通过链接不同的分类算法,通过设置算法的目标参数,实现对浓香型白酒的等级分类、智能评分等功能。此外,能够实现在软件界面中对不同品类白酒的分类结果和验证结果的直观显示等功能。