针对茶叶品质感官审评的不足，采用电子鼻检测手段，对4个不同等级的龙井茶作等级判别。对传感器信号进行多因素方差分析得出：不同容器容积和不同采样时刻对传感器的响应信号有着显著的影响。通过主成分（pca）、线性判别（lda）和bp神经网络方法对各茶叶样品进行了分类判别。pca对于等级差别较近的茶叶区分结果不太理想；而lda相对于pca有较好的区分效果；设计bp神经网络拓扑结构为30-12-4，通过对网络进行适当训练，总的测试回判率可达到90％。完成机构：浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州310029