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为了更好地获取棉花虫害信息,该文使用电子鼻和气质联用技术对受到不同数量棉铃虫早期危害的棉花进行检测。基于气质联用技术获得了棉花挥发物的成分和含量,基于电子鼻响应曲线提取了稳定值、面积值、平均微分值、小波能量值和多项式拟合曲线参数值5种特征值,筛选出3种较优单特征:稳定值、平均微分值和面积值,之后基于多特征分别使用多层感知神经网络、径向基函数神经网络和极限学习机3种神经网络方法进行分类分析。最后采用支持向量机回归分别基于3种较优单特征及多特征对危害棉花的棉铃虫数量进行回归预测。结果表明:多特征的分类效果优于