中国的白酒文化历史悠久,白酒更是国人的重要消费品。白酒市场快速发展的同时,也出现了各种各样的问题,其中最严重的就是“以假乱真”、“以次充好”现象。因此,有必要通过技术手段实现对白酒的分类和对真假白酒的快速识别,从而促进白酒市场的健康发展,保护广大消费者的身心健康。电子鼻是模拟生物嗅觉系统制作的一种现代检测设备。电子鼻出现之前通常采用色谱法、光谱法以及感官评价等方法对白酒进行评价和辨识,这些方法不仅费时费力而且不便推广。电子鼻的出现则能够解决这些问题,因为它具有快速、便携、可靠等特点。本文针对白酒的采样和识别问题设计了一款手持式电子鼻设备,并以6种浓香型白酒作为实验材料进行采样。对采集到的白酒数据进行分析处理,旨在探索出快速、可靠的白酒分类和白酒真假识别方案。本文完成的主要研究工作如下:(1)设计并制作了一套手持式电子鼻设备。该设备自动化程度很高,用户只需在开机之后对采样参数进行设置,后续的采样将全部由电子鼻设备自动完成。通过程序对气泵、电磁阀等执行机构进行控制可以实现采样气路的自动切换,从而自动完成白酒样品的进样和气路系统的清洗。系统总体重量297g,体积为12*10*5cm~3,平均功率在5w以内,完全满足手持设备的要求。(2)结合电子鼻设备的采样特点提出了一系列白酒识别的解决方案。为了解决白酒多类分类问题,采用支持向量机等算法对采集到的6种白酒样本进行分类,分类正确率均在94%以上。对于白酒真假识别问题,首先采用单分类支持向量机模型分别对6种白酒进行真假识别,发现该模型难以兼顾正类样本和异类样本的识别率。为了解决这一问题,本文引入boosting机制对多个单分类支持向量机模型进行集成,最终对百年皖酒、稻花香、兰津酒、牛栏山、青酒、十里香等6种白酒的识别正确率分别为92.9%、93.1%、99.0%、95.7%、87.8%和100%。(3)将白酒样本采集和数据识别全部集成到了电子鼻后台程序上,实现了白酒采集和识别的一体化。利用平台所用嵌入式Linux系统的优势,采用python语言实现了数据的预处理、特征提取与降维,并将K近邻算法和支持向量机算法集成到python脚本中,最终实现了对白酒的在线识别。