不論人或動物，鼻子和嘴總是離得很近，客觀上造成了從不同角度對同一食物同時識別的可能。
 

　　后來，人們研究發現，各種各樣的食物、飲料，同時具有味覺和嗅覺的特征。對物質分析，同時使用電子舌與電子鼻，顯然比單獨使用其中一個要精確的多。
 

　　用電子舌與電子鼻的結合檢測酒是一個比較典型的例子。酒具有味覺和嗅覺的特征，是由于芳香族分子在液體和氣體狀態下是不同的。
 

　　用電子舌與電子鼻檢測四種不同的酒，從檢測中分別得到八和四維的數據陣列。因為這兩種傳感器的輸出量不同，所以，必須有一個標準化過程。
 

　　每一個數據集合被標準化后，對每一個四種不同酒的檢測得到一個十二維的數據陣列。兩個數據集合的組合已經在十二維空間導致樣本的一種新的表示法，這種表示法同時包含關于被測樣本的從電子舌與電子鼻產生的信息。
 

　　對四種酒的區分效果是令人滿意的。在主元平面組件的相關配置與電子鼻情形相似，在電子舌的作用下，成功地達到紅酒(2和5)和白酒(1和4)的組件之間地相對大的間距要求。
 

　　對用電子舌與電子鼻的結合來區分酒以外的其它飲料也進行了研究…。電子鼻有10個催化活性金屬，如鉑、銥、鈀為柵極的MOSFET(金屬氧化物半導體場效應晶體管)傳感器和4個金屬氧化物(Taguchi)傳感器。
 

　　電子舌由6個金屬伏安電極組成。用這兩種傳感器對蘋果汁、橙子汁和菠蘿汁的4個樣本進行檢測。由PCA和PLS進行數據處理，其中，PLS用來建立一個數字的分類模型。
 

　　從PCA知道單獨使用電子鼻不能區分蘋果汁和菠蘿汁。另一方面，當單獨使用電子舌數據時，橙子汁樣本不能*從蘋果汁中區分出來。
 

　　通過分別使用每個數據集合，PLS模型能準確區分所有的樣本。當把兩種傳感器的數據結合起來時，能改善分類能力。

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