基准剂量评估通过把实验获得的剂量——反应数据和数学模型拟合推导健康风险评估的起点,是一种统计学意义上的风险评估方法。首先研究了基准剂量计算的实验设计。目前进行剂量——反应实验的通常做法是将实验剂量均匀布设,这样得到的曲线与真实的剂量——反应趋势有时相差较大,依此进行剂量——反应分析就会导致基准剂量估计精度较差,针对此问题,采用设计标准法研究剂量分布和样本布局对基准剂量精度的影响。结论表明：在实验样本总数固定条件下,剂量分布和样本布局都会影响基准剂量估计精度,而且对于不同模型,两者的影响程度不同。其次为自动化完成实验数据与模型的较优拟合,主要研究了基准剂量模型及形式、求解二分模型的无约束问题最优化算法Double dog-leg、求解连续模型的有约束问题的改进序列二次规划方法、以及用于基准剂量可信下限计算的似然比法等,文中给出了上述主要算法的详细迭代策略和数值实现步骤,并通过一个实例验证了上述算法。最后实现了基准剂量评估系统,系统兼实验设计分析和模型拟合功能,可用于基本的二分数据和连续数据分析计算。