本课题对酒样进行微波消解前处理,采用ICP-OES和ICP-MS定量分析了不同原产地域和厂家的酱香型白酒中的主要无机元素,并对检测结果进行统计分析,提取了反映酱香型白酒地域特征的信息,不同原产地域和厂家的酱香型白酒多维元素稳定元素同位素含量差异明显,B¹¹/B¹⁰在茅台酒中具有明显的原产地域特征。针对普通系统聚类分析方法分类划分的主观性缺陷,采用M语言编程,建立包含三层神经元的误差反向传递人工神经网络,利用其自适应、自组织、自动学习、容错性、鲁棒性和非线性逼近的能力进行酒类产地模式识别,经过网络构建、训练、仿真测试和验证,该BP网络能够根据多维元素成分组成的向量矩阵区分不同产地来源的酱香型白酒,建立了茅台酒原产地域识别模型。神经网络模型以其相对简单、省时和方便的优点可以成为酒类原产地识别的有力工具,将在茅台酒的原产地域保护发挥一定作用。