我国作为茶叶生产大国,有着浓厚的茶文化底蕴。茶产业作为我国的特色优势产业,具有经济和文化的双重竞争力。由于茶叶的种类纷繁复杂,茶叶的等级界限划分模糊,不法商家常常以次充好,欺骗消费者,扰乱了市场秩序,对我国茶叶产业的健康发展造成了很不利的影响。鉴于此,本文基于嗅觉传感器,应用电子鼻技术、嗅觉可视化技术以及传感器信息融合技术对茶叶进行分类。具体研究内容如下:（1）本文首先利用电子鼻仪器和自制的嗅觉可视化传感器完成茶叶样本的数据采集。对电子鼻原始数据,首先进行SG（Savitzky-Golay）平滑滤波和归一化处理,然后采用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）对数据进行降维处理,减少冗余信息并提取数据特征。对嗅觉可视化原始数据也进行同样的操作。基于预处理过的电子鼻数据,应用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）建立眉茶、黄山毛峰、滇红和祁红四种不同茶叶的品种分类模型,对四种茶叶的分类准确率为79.56%,选用的主成分数（Principal Components,PCs）为16个。基于预处理过的嗅觉可视化数据,应用SVM模型对6个不同等级的眉茶进行分类,分类准确率为78.89%,选用的主成分数为11个。这验证了应用电子鼻技术对茶叶品种分类和应用嗅觉可视化技术对茶叶等级分类的可行性。（2）基于电子鼻技术,为提高四种茶叶的分类准确率,研究采用LSTM（Long Short-term Memory）深度神经网络建立分类模型,最终对四种茶叶的分类准确率为98.26%且选用的主成分数仅为6个。与基本SVM模型相比,应用LSTM深度神经网络模型大大提高了分类准确率,所需要的主成分数也较少。（3）基于嗅觉可视化技术,为提高同一品种不同等级的茶叶分类准确率,研究引入三种群体智能优化算法,分别是萤火虫算法（Firefly Algorithm,FA）、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）和布谷鸟搜索（Cuckoo Search,CS）算法,对SVM模型中的惩罚因子c和核函数参数g进行优化。优化后的FA-SVM模型、WOA-SVM模型和CS-SVM模型对6个等级的眉茶的分类准确率分别为85.6%、87.8%和93.3%。结果表明CS-SVM模型可以获得最高的分类准确率且所需的主成分数仅为6个。最后,应用CS-SVM模型分别对黄山毛峰、滇红和祁红茶叶进行等级分类,得到黄山毛峰、滇红、祁红茶叶的等级分类准确率分别为90%、91.11%和90.67%。研究结果表明,利用嗅觉可视化技术结合群体智能优化算法构建优化SVM模型可以明显提高茶叶等级分类的准确率。（4）基于传感器信息融合技术,研究将电子鼻数据和嗅觉可视化数据应用信息融合技术建立联系,进行特征提取和数据融合。同时,应用灰狼优化算法（Great Wolf Optimization,GWO）优化LSTM神经网络模型。将眉茶和黄山毛峰两种绿茶共12个等级的茶叶样本数据经信息融合后输入到GWO-LSTM模型中,得到的分类准确率为92.22%。应用该方法,对滇红和祁红两种红茶共14个等级的茶叶的分类准确率为93.80%,对眉茶和滇红两种茶叶共13个等级的茶叶的分类准确率为95.89%。表明使用传感器信息融合技术结合GWO-LSTM模型能够有效实现多品种多等级茶叶的分类。