茶树种植区域十分广泛,在世界范围内可分为东亚、东南亚、南亚、西亚、欧洲、东非和南美等6个主要区域。中国是主要的产茶区,已有3000多年的种植历史,因其优良的口感和丰富的保健作用受到广大消费者的青睐。据统计,中国的茶叶年消费量已高达66万吨左右,人均饮茶0.45公斤/年。但是,因害虫引起茶叶产量损失巨大,造成茶叶减产15%～20%,而局部茶区茶尺蠖暴发甚至可以致茶叶减产60%以上,由于害虫易转移且常常隐藏于叶片下方,现如今没有行之有效的检测手段。因此,本文借助于电子鼻和气质联用两种仪器,研究了受不同类型害虫危害的茶树、使用电子鼻检测茶树的最佳时间点及茶树受害时间、质量损失量、受两种害虫危害的茶树等内容。本研究探索电子鼻传感器响应信号与挥发物成分之间的相似性,比较不同特征提取方法、降维方法的效果,并进行相应的模式分类和参数预测。主要研究内容和结论如下:(1)采用基于二项式方程、高斯函数、指数函数和吸附动力学方程进行拟合的特征提取方法分别对3个电子鼻原始数据集进行特征提取。以拟合图的拟合情况和拟合均方根误差作为拟合效果的评价指标,结果表明使用吸附动力学方程进行拟合时获得了最佳的效果。使用多层感知器神经网络对不同特征提取方法获得的特征矩阵进行处理并比较,结果同样表明,使用吸附动力学方程进行拟合获得的特征矩阵具有最佳的分类效果。(2)分别使用电子鼻和气质联用技术对不同类型害虫茶树进行检测。不同类型害虫茶树的挥发物之间存在明显区别,说明了可以尝试使用电子鼻检测受不同类型害虫危害的茶树。不同受害类型茶树电子鼻响应结果的显著性分析同样表明了不同组分之间的显著性差异。使用主成分分析、局部保留投影、核主成分分析和局部线性嵌入分别对电子鼻数据进行降维并可视化分析,接着使用多层感知器神经网络、极限学习机和支持向量机分别对降维结果进行分类分析,并获得最佳的降维和分类算法的组合。电子鼻是一种进行不同类型害虫茶树检测的有效方法,基于局部保留投影和支持向量机的组合具有最佳的分类效果。(3)在不同时间点下,分别使用电子鼻和气质联用技术对不同危害时间茶树进行检测。气质联用结果表明,在不同的时间点下,受害茶树挥发物之间存在区别,说明电子鼻检测结果的不同,不同危害时间茶树的挥发物之间亦存在区别,可以尝试使用电子鼻预测受害时间。使用主成分分析和局部线性嵌入分别对不同检测时间点下,不同危害时间茶树的电子鼻检测结果进行分析。结果均表明,在中午12点时进行检测的电子鼻结果具有最佳的分类效果。使用极限学习机对中午12点时的电子鼻检测结果进行分类和回归分析,均取得了不错的效果,可以使用电子鼻预测危害时间。(4)分别使用电子鼻和气质联用技术检测受不同数量害虫危害的茶树和受不同时间害虫危害的茶树,并测量危害前后茶树的质量损失量。气质联用结果表明,不同数量害虫茶树和不同危害时间茶树的挥发物之间均存在区别,可以尝试使用电子鼻检测。传统上通常以害虫数量和危害时间作为评价茶树受害程度的指标,本研究引入茶树受害前后的质量损失作为评价指标。以电子鼻数据作为自变量,这三个指标作为因变量,使用偏最小二乘法进行回归分析。结果表明,以茶树质量损失量作为因变量具有更佳的预测效果。(5)分别使用电子鼻和气质联用对受两种害虫危害的茶树进行检测。气质联用结果表明,不同害虫比例茶树的挥发物之间存在区别,可以尝试使用电子鼻对害虫比例进行预测。使用支持向量机对电子鼻结果进行分类和回归分析,取得了不错的效果,可以使用电子鼻对危害茶树的害虫比例进行预测。