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本文针对目前中药四性研究所面临的“药性与化学成分、药理效应之间严重脱节”的瓶颈问题，提出了以中医药所含高频单一化合物成分为出发点，将数据挖掘技术应用到中药四性分析研究中的新方法。同时以本文提出的“实验探索的三个问题”为脉络和主线贯穿全文。实验从众多中医药历史文献中采集数据，对“中药四性”与中医药所含单一高频化合物的客观规则进行挖掘。通过关联规则分析的方法挖掘化合物成分与中药寒热性的关联性，提取“高频单一化合物成分-寒热性”关联规则，搭建中药寒热性与化学成分之间的桥梁。同时，本文通过对决策树方法、贝叶斯方法和集成学习方法的研究分析，分别用J48、NaiveBayes和AODE算法建立分类预测模型，并分别对它们进行的Bagging、 Adaboost、Stacking集成和组合实验。经实验对比得到准确率最优的J48+Adaboost分类方案，从而提出了预测未知中医药的寒热属性的有效方法。