白酒市场复杂而庞大,为维持白酒市场良好秩序,需采取有效措施加强对白酒市场的监督管理。目前对白酒香型、品牌品鉴的评判主要依靠感官品评与大型仪器分析。但这两种主流方法在白酒香型、品牌的区分识别上存在一定局限性。感官品评带有一定主观性,无法完全实现数据化、规范化;大型仪器分析预处理复杂,操作繁琐。针对该问题,我们将基于纳米材料的传感阵列检测技术应用到白酒区分识别中,构建了5种具有针对性的纳米光学传感阵列对16种白酒进行准确区分识别。这是第一次有针对性地以白酒中重要组成物质为靶标,设计阵列对白酒进行区分识别。径向基神经网络（RBFNN）的非线性拟合能力强,便于计算机实现结构参数分离学习,被广泛用于模式识别、自动控制和故障诊断等领域。我们综合5种阵列,利用RBFNN及线性判别分析（LDA）对其深度数据挖掘,并以盲样测试准确率高的RBFNN为基础结合软件需求分析,开发了一款Baijiu Test APP用于白酒品牌的准确区分识别。本研究系统性地论证了基于纳米材料的传感阵列检测技术在物质检测、酒类区分识别、白酒与非白酒样本判定中的可行性,为纳米材料光学传感阵列检测技术在白酒区分识别中的实际应用奠定坚实基础。具体结论如下:（1）构建了基于3种酸类敏感量子点（QDs）的荧光传感阵列,并将其成功应用于8种有机酸类物质的定性定量检测及16种白酒的区分识别之中。荧光光谱及透射电子显微镜（TEM）被利用到QDs的表征及反应机理的解释中。对反应前后的最佳荧光发射峰值进行归一化处理并用于后续模式识别及指纹图谱的建立。在对有机酸识别检测中,该阵列能区分识别8种有机酸类物质,具有一定的定量检测能力,且选择性良好。在此基础上,利用白酒指纹图谱与模式识别,该阵列可对16种白酒进行准确区分识别。盲样测试中留一法（Leave-one-out,LOO）准确率为87.5%,说明阵列具备良好的普适性及实际应用潜能。将8种白酒的阵列响应欧氏距离与总酸含量（GB/T 10345-2007）进行多维回归分析,证明二者存在极显著相关且拟合结果良好（P<0.01,R2≥0.778）。白酒与白兰地、朗姆酒、威士忌、伏特加、金酒共称为世界6大蒸馏酒。对白酒与其它蒸馏酒进行区分识别具有重要意义。在16种白酒与其它5大蒸馏酒样本区分测试中,该阵列能够将21种蒸馏酒一一区分开,但无法判定白酒样本与非白酒样本。（2）构建了基于银纳米三角形棱状颗粒（Ag NPRS）的比色传感阵列,并将其成功应用于8种巯基类物质的定性定量检测及16种白酒的区分识别。该阵列利用的原理是带正电金属离子(Cd2+,Fe2+,Fe3+,Cr3+)能自发竞争Ag NPRS和含巯基物质的结合位点,降低Ag NPRs在酸性条件下抗刻蚀能力,不同刻蚀程度的Ag NPRs表现出明显的颜色差异。紫外可见吸收光谱及TEM被用于探究Ag NPRs刻蚀过程中的形貌及颜色变化规律。将红绿蓝三原色模型中R、G、B通道值的改变（ΔRGB值）用于后续模式识别及指纹图谱建立。在对含巯基物质识别检测中,该阵列能区分识别8种含巯基物质,具有一定的定量检测能力,且选择性良好。利用透射电镜能谱分析（TEM-EDS）探究了Ag NPRs在白酒中的刻蚀过程及原理。利用指纹图谱与模式识别,实现了对16种白酒的准确区分识别。盲样测试的LOO准确率为93.8%,证明该阵列模型具有很好普适性及实际应用潜能。在16种白酒与其它5大蒸馏酒区分测试中,5种蒸馏酒样本的加入导致模型混乱,此阵列不能区分21种蒸馏酒也不能判定白酒样本与非白酒样本。（3）通过控制2种尺寸的金纳米颗粒（Au NPs）上Ag+的负载量,构建了基于Au NPs的比色阵列,并将其成功用于7种醛类的定性定量检测及16种白酒的区分识别。该阵列利用的原理是经正负电荷吸引而附着在Au NPs上的Ag+被醛基还原,形成银纳米壳包覆金纳米核的核壳结构（Ag@Au NPs）产生剧烈的颜色变化。利用紫外可见吸收光谱、TEM、Zeta电位分析Ag+的还原过程与Au NPs电荷、粒径的关系。将ΔRGB用于后续模式识别及指纹图谱建立。在对醛类识别检测中,该阵列能区分识别7种醛类物质,具有一定的定量检测能力,且选择性良好。在此基础上,利用指纹图谱与模式识别,成功将阵列用于16种白酒的准确区分识别。后续盲样测试具有较高的LOO准确率（90.6%）,证明此阵列具有良好的普适性及实际应用潜能。通过将8种白酒的阵列响应欧氏距离与总醛含量（QB/T 1326.9-1991）进行多维回归分析,证明该二者存在极显著相关且拟合结果良好（P≤0.01,R2≥0.803）。此外,对白酒可能抑制阵列响应导致拟合度不高的情况进行了分析。在16种白酒与其它5大蒸馏酒样本区分测试中,此阵列不仅可以区分21种蒸馏酒,且能够判定白酒样本与非白酒样本。（4）构建了基于双镧系金属-有机框架（Tb/Eu-MOF）的荧光传感阵列,并将其成功用于15种小分子有机物的定性定量检测和16种白酒的区分识别。该阵列利用的原理是不同的客体分子能与Tb/Eu-MOF产生迥异主客体效应,改变金属骨架与有机配体的能量转换途径及跃迁行为,促使荧光特征峰值产生剧烈改变。荧光光谱及TEM-EDS被用于表征合成的Tb/Eu-MOF材料。将反应前后Tb/Eu-MOF的6个荧光特征峰值进行归一化处理并用于模式识别及指纹图谱的构建。在对小分子有机物识别检测中,该阵列能区分识别15种小分子有机物,具有一定的定量检测能力。在此基础上,以白酒指纹图谱与模式识别为手段,该阵列被成功用于16种白酒的准确区分识别。后续盲样测试LOO准确率为96.9%,表明该阵列具有很好的普适性及实际应用潜能。在16种白酒与其它5大蒸馏酒区分测试中,此阵列虽能区分21种蒸馏酒,但不能实现对白酒样本与非白酒样本的判定。（5）构建了基于金纳米棒状颗粒（Au NRs）的比色传感阵列,成功将其用于20种还原性物质的定性定量检测及16种白酒的区分识别。该阵列利用的原理是还原性物质能降低氧化型邻苯二胺（ox-OPD）对4种尺寸Au NRs的刻蚀程度。紫外可见吸收光谱及TEM-EDS被用来表征刻蚀前后Au NRs形貌及变化规律。将反应的ΔRGB值用于后续模式识别及指纹图谱建立。在对还原性物质识别检测中,该阵列能区分识别20种小分子有机物,具有一定的定量检测能力。在此基础上,以白酒指纹图谱与模式识别为手段,该阵列被成功用于16种白酒的准确区分识别。后续盲样测试LOO准确率为90.6%,证明此阵列具有良好的普适性及实际应用潜能。高锰酸钾指数（GB 11892-89）作为饮用水中可氧化物质检测的指标被用来定量检测白酒中还原物质总含量。对8种白酒的阵列响应欧氏距离与高锰酸钾指数进行多维回归分析,证明二者存在极显著相关且拟合结果优良（P<0.01,R2≥0.849）。在16种白酒与其它5大蒸馏酒样本区分测试中,此阵列能成功将21种蒸馏酒分开,且能实现对白酒样本与非白酒样本的判定。（6）综合前5个具有针对性的纳米传感阵列,构建一个超大型多维综合阵列用于完善单个阵列存在的盲样测试结果不理想、21种蒸馏酒识别错误、白酒与非白酒判定准确率不高的局限。采用LDA算法与RBFNN中newrb函数评价该阵列对酒类样本的区分识别性能。LDA结果中,盲样测试的LOO准确率为84.4%,区分识别21种蒸馏酒及判定白酒样本与非白酒样本的LOO准确率为100%。RBFNN结果中,盲样测试准确率为93.8%,区分识别21种蒸馏酒及判定白酒样本与非白酒样本的LOO准确率同样为100%。以上结果证明该超大型多维综合阵列确能准确区分识别21种蒸馏酒,准确判定白酒样本与非白酒样本。选择在盲样测试中表现较好的、模型普适性高的RBFNN-newrb函数模型结合软件需求分析,开发了一款Baijiu Test App。该App能够自动导入各子阵列数据并将其带入模型,根据样本属性计算得到最符合样本的类别归属,实现白酒的准确区分识别。在1120次测试中,该App测试准确率为96.875%,证明该App能够准确区分识别白酒样本且稳定性良好。