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为了实现大批量快速无损检测鱼糜及其制品中磷酸盐和山梨酸钾的含量。本研究以带鱼糜和鳕鱼糜及其制品（带鱼鱼糕和鳕鱼丸）为研究对象，探讨了将指纹图谱技术（近红外光谱技术和电子鼻技术）用于测定鱼糜及其制品中磷酸盐和山梨酸钾含量的可能性，以期为指纹图谱技术应用于鱼糜及其制品品质的快速检测提供技术支持。具体研究结果如下：（1）利用偏最小二乘法（PLS，Partial Least Squares）分别建立了带鱼糜和鳕鱼糜中磷酸盐含量的近红外模型，其定标集的相关系数分别为0.983和0.968，其标准差分别为0.032和0.045，验证集的相关系数分别为0.951和0.966，其标准差分别为0.058和0.048。对这两个模型进行了外部验证，设定置信度为95%时，带鱼糜和鳕鱼糜中磷酸盐含量的近红外模型中其预测值和化学值之间的差异均不显著（p＞0.05）。并将两种鱼糜的近红外模型进行了统一，其定标集和验证集的相关系数均为0.947，其标准差分别为0.079和0.078。将该模型与支持向量机法（SVR，Support Vector Regression）所建模型进行比较，PLS法的预测结果优于SVR。结果表明近红外光谱技术可用于鱼糜中磷酸盐含量的快速无损检测。（2）利用PLS分别建立了带鱼鱼糕和鳕鱼丸中磷酸盐含量的近红外模型，其定标集的相关系数分别为0.960和0.946，其标准差分别为0.101和0.058，验证集的相关系数分别为0.954和0.947，其标准差分别为0.058和0.042。并对两个模型进行了外部验证，设定置信度为95%时，带鱼鱼糕和鳕鱼丸中磷酸盐含量的近红外模型中预测值和化学值之间的差异均不显著（p＞0.05）。将两个模型进行了统一，定标集和验证集相关系数分别为0.904和0.894，其效果不如两种样品单独建模。（3）采用电子鼻对不同磷酸盐含量的鱼糜及其制品进行了分析。以鱼糜中磷酸盐实际含量为横坐标，电子鼻预测磷酸盐含量为纵坐标，采用PLS分别建立了带鱼糜和鳕鱼糜中磷酸盐含量的模型，实际值与电子鼻信号预测值拟合曲线线性较好，相关系数分别为0.936和0.941。并将该模型与SVR模型进行比较，PLS的预测结果优于SVR。以带鱼鱼糕和鳕鱼丸中磷酸盐含量为横坐标，电子鼻预测磷酸盐含量为纵坐标，采用PLS分别建立了带鱼鱼糕和鳕鱼丸中磷酸盐含量的模型，实际值与电子鼻信号预测值拟合曲线线性较好，相关系数分别为0.918和0.924。结果表明电子鼻技术可用于鱼糜及其制品中磷酸盐含量的快速无损检测。（4）通过比较不同近红外光谱前处理方法，选择最佳方法为隔两点一阶求导（db1g2）结合趋近归一化法（ncl），选择最佳谱段为5000~7144,7404~10000，采用PLS拟合带鱼鱼糕中山梨酸钾含量与近红外光谱值，建立了带鱼鱼糕中山梨酸钾含量的近红外模型，其定标集和验证集的相关系数分别为0.966和0.960，定标集和验证集预测标准差分别为0.032和0.037。结果表明所建模型效果良好，其预测准确度和稳定性较好，可为近红外光谱技术用于检测鱼糜制品中的山梨酸钾提供思路。（5）以鳕鱼丸为研究对象，利用PLS和SVR分别建立了鳕鱼丸中山梨酸钾含量的近红外模型。采用PLS建立的定标集模型的相关系数为0.923，而采用SVR方法，其定标集的相关系数为0.974，结果好于采用PLS法所建立模型，所以相比于PLS，SVR法可能更适用于鳕鱼丸中山梨酸钾含量近红外模型的建立，但要将模型实际应用还需要进一步的验证。（6）以带鱼鱼糕为研究对象，通过对电子鼻进样体积的优化，确定进样体积为1500μL，以电子鼻预测山梨酸钾含量为纵坐标，分别采用PLS和SVR建立了带鱼鱼糕中山梨酸钾含量的模型，采用PLS法建立的数学模型相关系数为0.916，而采用SVR法建立的模型相关系数为0.952，效果优于PLS法，结果表明电子鼻技术可用于带鱼鱼糕中山梨酸钾含量的快速无损检测。以鳕鱼丸为研究对象，利用电子鼻预测山梨酸钾含量为纵坐标采用PLS建立了鳕鱼丸中山梨酸钾含量的模型，实际值与电子鼻信号预测值拟合曲线线性较好，相关系数0.928。