基于从定性描述到定量分析的科学发展一般规律，现代医学科学遵循着此规律取得了长足进步和快速发展。作为生命科学重要组成部分的中医学，纳入量化分析方法与手段，也已成为中医现代化的必然趋势。其中，中医辨证的量化研究，是当前提高中医药临床评价水平的关键科学问题。为此，引入最新发展起来的复杂事件数学分析模型贝叶斯网络，遵循中医学基本原理，在保持中医整体观特色前提下，就中医辨证量化方法进行了系统的研究。 首先，就中医辨证量化方法学的研究现状进行了系统分析。从辨证思维方法开始，总结了辨证的整体性、发散性、直觉性、形象性思维方法在中医辨证过程中的应用情况，继而分析了迄今为止不同作者在中医辨证量化研究中所用方法的优缺点及其效果。作为辨证量化的数理基础，模糊性判断、半定量方法，多因素分析、人工智能技术均已得到了大量的应用。但是，由于各自的缺陷，无一能理想地运用于中医辨证的量化研究。随着人工智能技术的逐步完善和推广，其在本研究领域的应用已成为新的发展趋势。 其次，对中医辨证思维规律与方法进行了探讨，从分析几种主要辨证方法之间的关系入手，根据导师朱文锋教授所创辨证统一体系理论，确定了辨证思维的关键环节——辨证要素，即病位与病性，讨论了辨证要素对于建立辨证统一体系的作用及其在辨证定量研究中的应用前景。因此；在症状与证候名称规范的基础上，探求症状／体征对辨证要素的贡献度，探讨症状一要素一证侯辨证统一体系的完善与实施方案，尤其是进一步将人工智能技术与之相结合，以应用于辨证量化研究。 基于以上分析和人工智能数理模型的新发展，考虑到贝叶斯网络原理与人脑思维模式，特别是辨证思维过程的良好拟合性，较深入探讨了该模型应用于中医辨证量化研究的可行性。从网络结构、概率分析到网络的自学习与经验积累，学习算法及流程图的构建，整个过程与中医辨证思维与推理具有良好的吻合性。为4b，设计构造了基于贝叶斯网络的中医量化辨证系统。 为考证该系统的实用效果，本文以一组806例肺系疾病住院病例资料为样本，分别考察不同样本数贝叶斯网络自学习和预测效果。结果表明，当样本数达到叩0时，量化辨证的预测就已达到较佳效果，与人脑辨证思维过程拟合度较好。同时，以此研究样本为基础，分析了过程中主要相关模块的工作原理与方法。本研究结果表明，不仅中医辨证量化研究可以收到很好的效果，中医学体系的量化发展也是可能的。