肺癌已经占据恶性肿瘤死亡率的首位,尽早的诊断肺癌并进行有效的治疗对降低死亡率、提高生存率至关重要。传统肺癌检测方法如低剂量计算机断层扫描或正电子发射断层扫描等影像检测技术,通常价格昂贵、检测灵敏度低并且对人体有一定辐射。基于电子鼻的呼气分析技术具有快速、无创、操作简单、成本低廉等特点,有望应用于肺癌的早期筛查。但是当前的电子鼻大多忽略了气室以及传感器阵列的优化并且对肺癌患者的分期研究较少。此外,模式识别框架对电子鼻系统的识别效果也有很大影响。因此,针对以上问题,本研究通过设计一种活塞式气室,并对传感器阵列优化算法以及模式识别算法进行研究,以期提高电子鼻系统识别肺癌的性能。本研究根据呼出气体中肺癌的标志物及浓度,采用17个气体传感器和两个温、湿度传感器,组成差异化传感器阵列。设计的新型活塞式气室,能将气室内残余底气排出,避免环境底气对检测结果造成干扰。并采集了198例肺癌患者和232例健康志愿者的呼气样本进行分析。采用线性判别分析方法成功从原始传感器阵列中筛选出权重最高的11个气体传感器组成最优传感器阵列,用于肺癌的识别。在肺癌的分类识别中,采用主成分分析和核主成分分析两种特征提取方法,并使用逻辑回归分析、支持向量机、决策树、随机森林和K-近邻回归这五种分类器对呼气样本进行分类识别,发现单一分类器存在准确率低、假阴性率高等缺点。因此将由这五种基分类器组成的PCA-SVE集成学习框架,和Adaboost集成分类器应用于电子鼻系统识别肺癌。结果表明,集成分类器能弥补单一分类器的缺点,提高肺癌识别效果,其中PCA-SVE框架的肺癌识别效果达到最优,其准确率、灵敏度、特异性和F1值分别为:97.91%,97.85%,97.98%,98.05%。并使用验证数据集验证各分类器的稳定性与泛化能力。将PCA-SVE框架应用于不同临床分期肺癌患者（65个Ⅱ期,70个Ⅲ期,63个Ⅳ期）的识别,结果表明,本研究中的电子鼻系统能够对不同分期的肺癌患者进行区分,其准确率为84.61%。本研究采用线性判别分析方法筛选出权重最高的11个气体传感器组成最优传感器阵列。将PCA-SVE集成学习框架与Adaboost集成分类器应用于对采集的430例呼气样本进行分类识别,研究表明阵列优化算法和PCA-SVE框架能提高电子鼻系统识别肺癌的性能。