鉴于白酒行业的紊乱，快速、准确的检测其真假已迫在眉睫，而红外光谱分析技术因其突出的优点广泛应用于食品安全等各大领域。本论文基于红外光谱分析法对白酒的类别属性进行定性分析，并结合化学计量学方法，研究了同酒精度同香型条件下的不同品牌白酒的分类以及年份酒的鉴定工作，为解决目前饮料酒真伪控制中缺乏快速分析方法的问题提供了有力的借鉴意义。最后利用建立的年份酒模型排除了非已知类别的酒样，也可用于识别“以次充好”造假技术的工作。主要研究内容有：（1）利用傅里叶变换红外光谱仪对市售的白云边、黄鹤楼、迎驾娇子酒、洋河海之蓝、关公坊等品牌白酒采集其中红外光谱数据，并对采集来的光谱数据进行异常剔除、基线校正、标准化等预处理方法研究；（2）针对红外光谱数据维数高、重叠严重的特点，论文利用主成分分析（PCA）和稀疏主成分分析（SPCA）分别进行特征提取，实现降维，并进行对比分析研究；（3）根据已知的品牌酒类别信息（黄鹤楼、迎驾娇子酒、洋河海之蓝、关公坊），对其分别用支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LSSVM）以及判别偏最小二乘法（DPLS）建模，通过所建模型对待测白酒谱图的品牌进行检测。最后的实验结果充分证实了PCA结合LSSVM的分类效果远高于SVM和DPLS方法，但在比较两种支持向量机的优缺点之后就放弃了LSSVM的不稳定分类效果。（4）分别利用PCA_SVM和SPCA_SVM组合的方式对6个不同产地的白酒（安徽、四川、江苏、湖北、山西、河北）进行了鉴定研究，依据线性判别分析（LDA）判定预测出的分类结果凸显出SPCA提取有效特征提升分类准确率的优势。对比LDA和SVM分类作用下分别结合PCA、SPCA和DPLS特征提取方式的差异，只错分一个酒样的结果充分说明了SPCA_SVM结合方式的高效性。（5）结合上文优选SPCA_SVM组合的方式鉴定研究白云边5个年份酒（12年、9年、6年、5年、3年），预测分类结果只错分4个酒样，再次验证了SPCA与SVM在定性分析中的强大优势。接着对新来的53度白云边3年的酒样实行概率判定，通过设定适当的阈值，则可以正确的排除非已知类别的酒样。