目前糖尿病已经成为威胁全人类健康的重大疾病,近年来随着我国经济快速发展、生活方式逐渐西化以及人口老龄化问题的加剧,我国糖尿病及其并发症的患病率和致死率呈现逐年增长的趋势。作为一种慢性疾病,糖尿病的早期症状并不明显,很多患者都是在并发症出现后才意识到病情。目前临床上诊断糖尿病主要基于血糖检测,常规方法是直接进行血检,但这种方式是有创的,会给受检者带来身体创伤和心理负担。呼气分析是近年来的热门研究方向,医学研究表明人类呼出气体中存在能够反映体内相关代谢状况的内源性分子,这些分子作为相关疾病的标记物,有用于疾病诊断的潜能。此外,当前呼气分析技术中,电子鼻相比色谱仪等大型设备,具有易便携、成本低、操作简单、检测速度快等特点,更有利于呼气分析的大范围普及。鉴于此,本文对当前电子鼻设备进行改进,采用对糖尿病呼气标记物具有高灵敏度和高检测精度的多种气体传感器,并以差异化传感器阵列为基础,研究设计出一套小型化呼气检测系统。在进行大量患者组和健康组的对照实验后,通过处理实验数据来验证系统的呼气分析效果。当前电子鼻设备主要使用基于统计的模式识别方法,但这种方法通常需要依赖大量样本数据作为算法研究的基础,而呼气样本的特殊性使其大规模采集非常困难。因此,本文基于机器学习理论,研究出了一套适用于气体信号的处理方法。首先是数据的预处理,其目的是消除样本数据中的不相关信息从而提升数据质量。随后是特征提取,由于原始数据中的冗余信息很多,因此本文通过机器学习理论中的降维方法来提取样本的特征值。具体使用了三种方法,分别是线性降维方法中的主成分分析,基于流形学习的局部线性嵌入和近年来新兴的T分布随机近邻嵌入方法。在分类方法的选择上,本文除了使用基于统计的浅层机器学习模型中的K近邻算法和支持向量机外,还将深度学习中的卷积神经网络方法应用到气体信号的处理中。深度学习方法明确突出了特征学习的重要性,其能够自动学习出更能刻画样本数据本质的特征值,本文最后的分类结果表明:使用卷积神经网络算法对样本数据进行分类,其准确率86.36%、灵敏度92.31%、特异性81.63%,相比KNN的准确率79.20%、灵敏度77.44%、特异性80.63%和SVM的准确率78.28%、灵敏度75.38%、特异性80.63%,均有显著提高。因此,可以认为深度学习方法能够取得更好的分类结果。