自1982年wilson等人第一次发现磷酸铝分子筛AlPO4-n以来，微孔磷酸铝材料已成为分子筛及微孔材料家族的重要一员。微孔磷酸铝材料以其多样的孔道结构，丰富的元素组成在催化，吸附以及分离方面有着潜在的应用价值。然而，这类材料的晶化机理非常复杂，影响其合成的因素非常多，例如反应原料，凝胶组成，反应的pH值，模板剂，溶剂，晶化时间和晶化温度等。众多的影响因素使磷酸铝分子筛的晶化机理非常复杂，这给定向合成带来巨大的挑战。为了更好地理解微孔磷酸铝材料的形成机理，建立合成条件与产物磷酸铝结构之间的关系，从而指导特定孔道磷酸铝分子筛的定向合成。于吉红和徐如人研究小组自90年代初建立了磷酸铝合成反应数据库。目前，数据库含合成数据约1700条，包括详尽的合成条件和产物结构信息。本文以磷酸铝合成数据库为主要研究对象，在前期工作基础上，利用各种数据挖掘方法，对特定结构磷酸铝微孔材料的结构生成进行预测。本文取得的主要结果包括：1、利用四种计算机方法（反向传播神经网络，K最近邻居，奇异值和最小二乘法）对磷酸铝合成数据库进行缺失值补充。根据得到的补值结果，进行实验合成。以三乙胺、N,N-二甲基苄胺、N-氨乙基哌嗪为模板剂，以补值的结果为凝胶组成配比，在水热和溶剂热条件下得到目标产物AFI型磷酸铝分子筛，并对产物进行了PXRD, SEM, TG， CHN， ICP和NMR的表征。实验结果表明，反向传播神经网络方法得到的补值结果对合成最为有效，在三个反应体系中都得到了AFI纯相；K最近邻居方法次之，在两个体系中得到了目标产物。这个实验结果也进一步验证了计算机方法对磷酸铝分子筛的合成具有指导作用。2、以磷酸铝合成中的凝胶组成参数、有机模板剂和溶剂等合成参数为输入，利用支持向量机（SVM）方法预测了具有（6，8）元环微孔磷酸铝的生成。研究结果表明，利用两个凝胶组成参数F3（溶剂与铝的摩尔比），F4（模板剂与铝的摩尔比）和描述有机模板剂几何性质的参数F14（模板剂的范德华体积）3个参数组合作为输入，可以很好地预测目标产物的生成，预测准确率为84.13%。此外，三个凝胶组成参数与模板剂参数F11（模板剂的最长距离）或F20（模板剂可自由旋转的单键数）的组合能够预测具有（6，8）元环特定结构磷酸铝分子筛（如AEN，AWO，CHA和ERI）的生成。分类能力为AEN>AWO> ERI> CHA。这表明具有（6，8）元环磷酸铝分子筛的孔道结构越复杂，其分类结果越差。利用F3和F20作为输入参数，可以区分四种不类型的分子筛的生成，分类准确率都达到了85%以上。这个工作有助于我们更好的理解AlPOs材料的合成和与结构之间的关系，在没有进行合成之前就能够在计算结果的基础上进行些微调整得到目标产物。3、根据微孔磷酸铝合成数据的特点，对遗传编程算法进行了改进，对具有（6，8）元环的微孔磷酸铝合成参数进行了特征提取，生成了描述溶剂和模板剂的两个复合特征。基于改进后的联合遗传编程方法（CGP）对具有（6，8）元环结构的磷酸铝数据进行了分析，发现了模板剂和溶剂数据进化的规律：对溶剂的个体而言，始终向着更详细的描述溶剂极性的方向进化，说明溶剂的极性对形成具有（6，8）元环结构磷酸铝的合成起重要的作用。对模板剂而言，最优个体向着描述模板剂几何尺寸的方向进化，说明模板剂的几何参数对（6，8）元环磷酸铝的合成有重要影响。应用CGP特征提取方法产生的两个新特征，并与凝胶组成参数共同作为输入，用最近邻分类器检测磷酸铝中是否含有（6，8）元环结构，准确率高达到87.9%。同时，统计计算表明，新提取的参数比原有参数更具有差异性，为研究溶剂和模板剂对磷酸铝生成的作用提供依据。