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膻味是影响山羊奶质量的重要因子，而膻味强度的评价大多是通过易受外界因素影响的感官评定，存在客观性弱、准确性低、重复性差等问题。本研究尝试将电子鼻技术应用于山羊奶膻味强度评定过程。首先，建立多级溶剂萃取-气相色谱测定羊奶中致膻游离脂肪酸（己酸、辛酸、癸酸）的方法。样品经过氯仿-甲醇（2:1，v/v）溶液、碳酸钠碱性溶液（50g/L）多级溶剂萃取浓缩，并经三氟化硼甲醇溶液（14%，w/w）酯化后，用配备氢火焰离子化检测器（FID）的气相色谱测定。该方法检测的己酸、辛酸、癸酸的线性范围分别为5.11~163.52mg/L，5.05~161.73mg/L和7.54~241.38mg/L，决定系数R2均大于0.998；三种游离脂肪酸的检出限和定量限分别在0.16~0.25mg/L和0.54~0.83mg/L范围内；加标回收率分别为88.5%、91.9%和103.4%，方法相对标准偏差（RSD）为1.98~6.09%。以上结果表明本方法经济、准确、灵敏度高，适用于液态奶产品中这几种游离脂肪酸的检测。然后尝试建立基于电子鼻技术评价山羊奶膻味强度的方法。利用偏最小二乘回归分析（PLS）分析电子鼻响应、感官评价及致膻游离脂肪酸的关系，各模型的相关系数均大于0.90。主成分分析（PCA）表明电子鼻能正确分辨不同膻味强度的山羊奶。分别建立电子鼻评价羊奶膻味强度的Fisher线性判别模型和BP神经网络判别模型，两种模型对验证集的预测正确率分别为98.2%和100.0%。结果表明，基于电子鼻技术评价山羊奶膻味强度具有一定的可行性。另外，研究了利用电子鼻技术快速区分酸羊奶的发酵菌种。通过电子鼻采集不同酸羊奶挥发成分的响应值，然后利用主成分分析（PCA）、Fisher线性判别（FLDA）以及BP神经网络分析进行判别，建立基于电子鼻技术识别酸羊奶发酵菌种的方法。结果表明，FLDA及PCA都能够区分出不同菌种发酵的酸羊奶，FLDA区分效果优于PCA。利用FLDA和BP神经网络分析预测酸羊奶发酵菌种类别的正确率分别为100.0%和98.4%。因此利用电子鼻快速区分酸羊奶的发酵菌种是可行的。