提出了一種用電子鼻技術快速鑒別小麥品種的新方法。試驗以三種小麥品種為研究對象，首先用主成分分析法、聚類分析法對5 種不同溫度條件下的麥9023 電子鼻數據進行了分析，確定了試驗條件，保證了試驗的可重復性和準確性。用三種小麥*次測試的結果（每個品種15 個樣品，共45 個樣品）作為訓練集來建立模型，用一周后的測試結果（每個品種5 個樣品，共15 個樣品）作為測試集。分別采用主成分分析法對三種小麥進行了區分，逐步判別分析法和BP 神經網絡對三種小麥樣品進行了預測。使用主成分分析法不能很好對兩次試驗的三種小麥樣品做出很好的區分，而使用逐步判別分析法對訓練集回判的正確率為*，對測試集判別的正確率為86.7%。選用三層BP 神經網絡對訓練集回判的正確率為*，對測試集判別的正確率為93.3%。說明在選取適合的試驗條件的情況下，電子鼻對小麥品種具有很好的鑒別作用，為小麥品種的鑒別提供了一種新方法。