通常中医问诊的主要形式是根据病人的病情,询问病人相关的症状信息来进行人工判断,这种方式不仅有较强的主观性,同时容易出现判断失误,导致错误的治疗结果。随着计算机技术的发展,特别是应用于医学的计算机技术,使医学的研究水平大大提高,’同时也让以前凭借经验的知识逐渐系统化,客观化。本文利用信息技术来研究中医问诊的慢性胃炎数据,利用特征选择对数据集进行简化,并利用分类器对慢性胃炎数据集进行分了工作。本文的主要工作如下：(1)提出了ReliefF&Rough Set进行中医问诊信息的特征选择方法,结合中医理论对特征选择结果进行了分析,结果基本与慢性胃炎中医理论和临床实践吻合。(2)在ReliefF&Rough Set的特征选择的基础上,利用极限学习机算法对慢性胃炎中医问诊数据进行了建模,取得了较好的分类效果。(3)实验分析比较了ReliefF&Rough Set和极限学习机算法与其他多标记算法的分类性能,并使用统计分析和评分检验了算法效果。通过实验分析,可以看出ReliefF&Rough Set和极限学习机算法对慢性胃炎数据集具有良好的适应性,并能够有效地提高数据集的分类效果,为今后的研究工作带来的新的技术方向。