本项目主要属于计算机科学技术领域，涉及机器学习、在线智能感知、精密测量与控制、生物工程理论与技术，多次受到“863”计划、国家自然科学基金、上海市科技攻关计划的资助。电子鼻技术是生工、食品、轻工、环保等行业的核心应用技术，多次列入科技部“863”、科技支撑和重点研发计划。现行食用植物油等国家标准和石蜡等行业标准均列入气（嗅）味质量指标，但评定方法完全依赖人的嗅觉。一方面，气（嗅）味感官评定法因可操作性差和不够客观公正倍受诟病，现行标准与评价指标形同虚设；另一方面，长期嗅闻气（嗅）味会对身体造成严重伤害。生物发酵工程涉及医药、食品、环保、能源等领域，例如抗生素、氨基酸生产等。生物发酵利用微生物细胞生长和代谢活动，是典型的非线性时变过程，影响因素错综复杂。我国是发酵大国，但不是发酵强国。时至今日，除温度、罐压、搅拌速度等极少数物理参数外，发酵过程众多物理、化学和生物学参数尚无法在线检测与分析。电子鼻技术利用灵敏度达ppm级的多个气敏传感器组成阵列，实现呈味物质的识别与量化分析，例如，气（嗅）味识别与质量等级量化评定；发酵过程和恶臭污染物在线检测与优化控制，等等。针对国外电子鼻仪器价格昂贵、使用条件苛刻、应用范围窄、相关产品缺乏的现状，本项目开展了机器学习理论和电子鼻技术与应用攻关，取得以下关键性方法创新与技术创新：首次提出模块化机器学习级联模型与算法以实现多种呈味物质的定性定量同时在线分析；创造性地用级联模型第一层—多个单输出浅层神经网络模块通过在线学习，实现多种气（嗅）味类型与产地的现场一一识别；用级联模型第二层—多个单输出深度神经网络模块离线学习和在线微调，实现气（嗅）味主要成份和多项感官质量指标的在线同时量化预测。发明了面向发酵过程、环境恶臭等应用对象的自动连续在线检测和面向食品、石蜡等应用对象的随时现场检测技术，包括：气敏传感器选择与等效更换、气敏传感器阵列等间隔小断面环形排列与精密恒温、大样品量和大容积挥发气生成及精密恒温、大流量顶空自动采样与精密控制，以内部“不变”应对环境“万变”，解决了气体采样受环境影响大、成分人为稀释、重复性差的难题。发明了关键部件模块化和电子鼻仪器集成化与大数据智能分析技术，包括：气敏传感器阵列、大容量挥发气生成与自动采样系统、计算机控制与分析系统等部件模块化并集成于一体，形成小型电子鼻仪器，建立气（嗅）味大数据，机器学习级联模型藉此对复杂气味进行定性定量分析，解决了现有电子鼻仪器体积大、稳定性差、操作繁琐、分析能力差的难题。本项目申请国家发明专利13项，授权11项；申请并公开PCT国际专利2项；发表相关论文150余篇，其中SCI论文45篇，他引1,600余次。相关成果已用于生物发酵、石油化工、环境、食品等领域，在抚顺石油化工研究院、中科院微生物所、生物反应器工程国家重点实验室等单位推广应用，产生了明显的经济效益和社会效益。