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食品电子鼻在食品领域中应用范围广泛，包括谷物、水果、奶制品、肉类、烟酒等带有明显气特征的食品。电子鼻在乳品加工业已得到广泛的应用，例如丹麦青纹干酪的成熟度过程监控、瑞士干酪香混合物的模式识别和干酪的口的检测，以及奶酪保质期的检测、干酪的质量控制，另外还包括检测牛奶中的微生物细菌、分辨不同的冰淇淋样、在线监测酸奶酪发酵等等。24219
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2001年，意大利的S. Capone等人用电子鼻识别2种不同热处理的牛奶：一种是巴氏杀菌过的，另一种是经过超高温瞬时杀菌处理过的。电子鼻应用在奶制品中最大的优势就是可以进行在线控制，这是任何其它方法所不能比拟的。论文网
美国的S. Panigrahi等使用一种商用的、基于导电聚合物的电子鼻系统（Cyranose-320）用于分析牛肉的新鲜度。采用不同的信号处理技术对电子鼻系统获得的原始数据进行预处理，以提取不同区域的特征，接着利用主成分分析法对预处理数据进行再处理，进一步降低文数。开发基于RBF 神经网络的分类模型，用于特征提取。
J. Brezmes等用电子鼻检测粉红女郎牌苹果的货架期，结果与常规质量检测(硬度、淀粉指数、酸度等)进行相关对比，显示出较好的相关性。
Supriyadi等用电子鼻对不同成熟期的蛇皮果进行检测，结果显示电子鼻可以对其进行良好的区分；同时使用GC-臭测定器检测出影响气的十个特征成分，通过与电子鼻联机的MS结果分析出了与成熟度相关的成分变化。
意大利的S. Buratti等将电子鼻结合分光光度计，用于预测不同品牌意大利红酒的感官描述。运用遗传算法选择变量，建立预测回归模型；在所选模型上，应用了精确的验证技术和检测输出的步骤。
印度的Bipan Tudu等对电子鼻应用于红茶的质量评估做了相关研究。基于神经网络在处理传感器阵列数据存在的主要问题：从不同的茶园采摘的红茶，茶的质量受气候条件、农场类型、季节及种植方法的不同存在较大差异，因此，整个数据库不能随时得到满足，训练一个传统的神经网络模型变得困难。该研究提出使用具有增强学习特性的RBF 神经网络的模式识别算法对红茶的气进行分类，并获得了较好的辨识效果。此外，该课题组还使用电子鼻预测了红茶的最佳发酵时间。
国内浙江大学的王俊等人研究电子鼻在各类食品中的应用，如龙井茶、小麦、鸡蛋等，均取得了较好的研究结果。中国科学技术大学的罗德汉等将电子鼻应用到假烟的识别中，华中科技大学的谢长生等利用电子鼻识别17种不同品牌的国产醋。
2、医药
随着电子鼻技术的发展，其在医学领域应用日渐普遍。 E.R. Thaler等在电子鼻应用初期，为验证其是否适用于医药领域而做了探索性试验。实验显示，电子鼻可较好地区分脑脊髓液和血浆，准确度高，需要样品量小。该实验为探索电子鼻在医药领域应用的可行性迈出了第一步。 临床上，电子鼻用于评价口臭；通过分析糖尿病人呼出的气体或排出的尿液给出了有意义的分析控制；检测耳、鼻、喉的感染达到高达88%的准确率；还用于评估药片上的难闻气、患者的肾功能、精神病人的体等。 电子鼻在医学上的另外一个应用是检测癌症。意大利的M. Bernabei等提出电子鼻对早期尿道癌的无侵害诊断；A. D’Amico指出电子鼻可以区分良性的皮肤损伤与胎记瘤或黑素瘤；R.F. Machado等利用Cyranose-320型电子鼻成功诊断出肺癌。国内浙江大学的曹明富等也开展了电子鼻在早期肺癌诊断中的应用研究，提出一种新型的基于虚拟气体传感器阵列及图象识别方法的电子鼻，用于肺癌的无创检测与诊断。 在中药鉴别方面，沈国庆等利用电子鼻对浙江、安国产的生白术、麸炒白术、土炒白术的粉末进行的检测，采用主成分分析法对数据进行分析。结果显示，样本得到了较好的区分。