随着社会的不断进步和科技的不断发展，人们对于生活质量的要求也不断提高，然而，环境污染等问题已严重危害着公众的生命和健康，其中重金属作为水体中重要污染物一直备受关注，因此有害污染物的快速、有效分析检测显得尤为重要。一般的化学传感器设计基于“锁-匙”的识别理论，但此类传感器的设计耗时长，敏感物质的寻找较困难，已不能满足日益增多的复杂分析物的检测。近年来，被称为组合传感的一类传感器阵列作为传感新策略受到研究者的关注，已被广泛用于提高传感器的选择性和多组分的检测，其原理一般基于：目标分析物同一系列敏感元件差异性相互作用，得到差异性信号模式；或者目标物与不同物质结合构成的多个反应平衡体系中的某组成成分竞争，导致原有信号变化的改变，产生竞争性信号响应模式。基于非特异性敏感元件构建的特异性的传感器阵列和模式识别使得传感器的设计更加灵活和简便，因此，在环境检测和食品安全等许多应用领域中展现出巨大的实际应用潜力。首先，构建了纳米金-染料传感器阵列，利用非特异性的敏感物质组合形成具有特异性的传感阵列。金纳米粒子和有机染料二者均具有特殊的光学性质，都是常用且容易获得的，并且通过可见分光光度计就可以进行光学的检测，方法简单，耗费低。纳米金表面吸附有机染料在可见光谱区同时具有纳米金和染料的两个特征吸收峰，该特征光谱与染料结构、pH有关，同时受金属离子影响。通过选择不同染料和pH，构建出具有一系列特征光谱的传感器阵列，该传感器阵列与金属离子相互作用，使系列特征光谱发生变化。本文在pH6.6、7.2、7.8下将纳米金和不同染料（罗丹明B、孔雀绿、亚甲蓝）组合构成传感器阵列。其次，利用纳米金-染料传感器阵列，结合模式识别分别对单独金属离子及金属离子二元混合物进行区分。对Hg2+、Cu2+、Ni2+、Pb2+、Zn2+、Cd2+、Fe2+、Mn2+八种金属离子的组合传感中，采用主成分分析对传感器阵列进行优化，结果表明采用三个传感器即纳米金分别与罗丹明B、孔雀绿、亚甲蓝在pH7.8下构成的传感器阵列能区分以上八种金属离子；接着，对Pb2+、Zn2+、Cd2+、Mn2+4种金属离子两两分别混合时二元混合物在不同摩尔浓度比例下进行了区分，取得了满意结果。本论文还探讨了主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）两种常用的模式识别法在数据分析中的应用，分别使用PCA和LDA两种模式识别法对实验所得的信号响应模式进行了分析，通过比较实验结果发现相比于PCA，LDA在金属离子及其二元混合物的区分中更具优势。