Pengenalan aroma dengan menggunakan jaringan neural buatan fuzzy learning vector qantization (JNB FLVQ) telah terbukti menghasilkan pengenalan yang paling baik dibanding JNB yang lainnya. FLVQ juga telah terbukti (unkown). Sementara itu, JNB lainnya (sejauh ini) tidak ada yang melakukan pengenalan aroma lebih baik dari ElVQ dan tidak mampu mengenali data unknown sebaiknya FLVQ. Tujuan penelitian ini adalah menguji metode FLVQ 16 sensor dalam mengenali aroma data dua campuran dan tiga campuran dengan menggunakan analisa matriks similaritas pada data yang tidak diketahui (unknown). Dengan meggunakan analisa matriks similatitas, kita dapat mengetahui pada epoch beberapa sistem mencapai tingkat pengenalan terbaik. Untuk data aroma dua campuran, sistem dapat dengan baik mengenali aroma tersebut. Sebaliknya untuk data aroma tiga campuran, sistem hanya berhasil mengenali dengan baik untuk kategori 6 dan 8 pola keluaran. Hal ini menunjukkan bahwa data aroma tiga campuran termasuk sangat sulit untuk dikenali.