电子鼻作为一种模仿生物嗅觉系统的智能装置，能够可靠并且快速地实现简单或复杂气味的辨别。相对于传统的气相色谱仪等昂贵的气体分析仪器，它操作简单，分析结果可靠，且适合现场检测，因而广泛地应用在食品、农业、医疗、环境检测等各行业。电子鼻系统通常由传感器阵列模块、信号处理模块与模式识别模块组成。在目前情况下，系统硬件技术很难获得大的突破，众多研究集中于电子鼻模式识别算法的研究上。本文首先介绍了电子鼻的系统结构、工作原理和工作流程，接着详细研究了模式识别算法以及在不同领域的应用，并在MATLAB环境下成功实现了算法程序的仿真实验。在众多模式识别算法中，本文重点研究了主成分分析和模糊神经网络两种算法。首先选用主成分分析算法对虾新鲜度进行分类检测。通过对多组实验数据的分析，实现了虾新鲜度在冷冻、冷藏和新鲜三种不同状态下的模式识别。其次，采用模糊神经网络算法实现对酒的分类和模式识别。该算法综合考虑了模糊系统和神经网络的优势，将T-S模糊系统和神经网络相结合，形成T-S模糊神经网络算法，成功实现了对不同品牌的酒的模式识别。研究结果具有现实意义和应用价值。