生鲜乳是乳制品行业的核心原料,决定着乳制品质量的优劣。近年来,牛奶掺假已成为影响乳制品行业信心与信誉的重要问题。中和酸类物质和植物油作为两类常见的掺假物质,目前尚无相关国家标准针对其有效而快速的检测方法。基于此,本文首先利用乳成分分析仪探究中和酸类物质和植物油对生鲜乳理化指标的影响,然后利用气相色谱-质谱技术（Gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）、气相色谱-离子迁移谱技术（Gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS）和快速气相型电子鼻（Flash gas chromatography electronic nose,FGC E-nose）对正常与掺假生鲜乳中的挥发性化合物（volatile of compounds,VOCs）进行检测、分析,结合化学计量学方法构建生鲜乳掺假鉴别模型,并对模型性能进行评估与优化;基于最优模型,结合PyQt5和Qt Designer开发一套生鲜乳掺假预测系统软件,并将软件应用于实际生产中,为我国生鲜乳掺假的快速检测和质量控制提供参考。论文主要结论如下:（1）利用乳成分分析仪、GC-MS和GC-IMS分别对正常和掺假生鲜乳的理化性质和VOCs进行检测分析,结果显示:在37℃放置12 h内,生鲜乳的电导率呈上升趋势,pH和乳糖浓度呈下降趋势;在加入中和酸类物质后,生鲜乳的pH升高,但不同的中和酸类物质导致pH升高程度不同,且2-庚醛、1-丙醇、2,3-戊二酮、丁酸和苯甲酸等物质的响应值高于生鲜乳中的值;在加入植物油后,生鲜乳的脂肪、非脂肪和灰分含量显著升高,冰点显著降低,其他理化指标保持恒定,且不同种类的植物油对生鲜乳脂肪含量的提高效果接近,同时生鲜乳中酸类物质和酮类物质的响应值明显提高;通过随机森林算法（random forest,RF）和多层感知器（multi-layer perceptron,MLP）算法对VOCs进行分析建模,RF模型的分类效果较佳,但模型的预测准确度和稳定性不理想。（2）利用快速气相型电子鼻结合RF和MLP算法构建生鲜乳中和酸物质掺假和植物油掺假的鉴别模型。对于生鲜乳掺假物质种类鉴别模型,无论是中和酸类物质还是植物油种类的鉴别,RF模型性能均优于MLP模型,预测准确率均达到100%,F1分数分别为0.9954和0.9625;对于生鲜乳掺假物质含量预测模型,RF模型性能均优于MLP模型,对于生鲜乳中NaHCO3定量预测模型,RF模型对测试集的决定系数（coefficient of the determination,R~2）为0.9587,均方根误差（root mean square error,RMSE）为0.0079;对于生鲜乳中棕榈油定量预测模型,RF模型对测试集的R~2为0.9792,RMSE为0.2583。以上结果显示RF算法具有较为突出的模型性能,可作为后续软件搭建的主要算法。（3）基于最优模型,结合PyQt5和Qt Designer开发一套生鲜乳掺假预测系统软件。首先利用Qt Designer设计软件的界面,将其转换为可供Python读取的py文件,并通过编程把建立的随机森林模型与软件界面连接起来,实现软件的功能,利用pyinstaller命令对软件程序进行打包,完成软件的开发。最后,将软件应用到实际的生产中,测试软件的准确性和稳定性。结果显示,软件对生鲜乳中掺假物质种类的判别准确率达到98.75%,表明软件的具有较高的稳定性和准确率;软件对NaHCO3定量预测结果R~2为0.9954,RMSE为0.0317,对棕榈油定量预测的结果R~2为0.9936,RMSE为0.0224,表明软件定量预测精度高,误差小。