目的：以2型糖尿病证候诊断标准模型建立及应用的研究为切入点，探求证候诊断标准建立的方法。 方法：首先从Internet搜集了Fisher—iris数据；其次，通过计算机文献检索式检索，收集了从1984年～2005年间的中国生物医学文献光盘数据库及中国学术期刊全文数据库等文献资料；通过发放临床调查表，对2003～2006年来自河南中医学院一附院等三家医院的符合病例选择标准的门诊及住院的2型糖尿病患者进行临床调查。经数据预处理，建立文献数据库和临床数据库。选取人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、模糊系统（fuzzy system，FS），开展2型糖尿病证候诊断标准模型建立及应用的研究。用MATLAB6．5编程。 本论文采用动态科荷伦网络，它的输出结果能反映输入样本的图形分布特征，在联结权的调整中，使权的分布与输入样本的概率密度分布相似，在此基础上，通过增加动态神经元形成一种动态自适应神经网络。待动态层神经元稳定后，把输入层与动态层间的权值转换为模糊推理系统相应规则的属性隶属函数中心，通过与神经网络辨识率比较，不断调整模糊规则及相应的函数参数，最终获得最优模糊规则。模型通过Fisher—iris数据检验其可靠性，基于临床数据挖掘结果，参考文献数据挖掘结果，依据中医基础理论，获得2型糖尿病常见证候诊断标准，并通过测试数据检验其合理性。 结果：基于Fisher—iris数据，动态层稳定后神经元增至9个，获取3个模糊规则，采用测试样本检验，结果辨识率为94％。该模型用于文献数据，动态层稳定后神经元增加至22个，获取9个模糊规则，采用测试样本检验，结果辨识率为86％。基于临床数据的结果是动态层稳定后神经元增加至118个，获取的模糊规则数为24个，对临床数据测试样本的辨识率为74％。通过规则转换，主次症的筛选，根据常见证候判别设定及中医证候辩证标准，明确6个证型及其对应的主、次症，6个证型分别为气阴两虚证、血瘀证、肺燥津伤证、胃热炽盛证、湿热中阻证、肾阴亏虚证。 2型糖尿病常见证候诊断标准为：1）气阴两虚证：主症：倦怠乏力，舌质红，心悸，薄苔。次症：口渴多饮、脉细数、自汗、少苔、失眠多梦、五心烦热、口干舌燥、便于、气短、盗汗。2）肾阴亏虚证：主症；尿频尿多、红舌、腰膝酸软、糜泔脂膏。次症：少苔、脉细数、手足心热、口渴、耳鸣耳聋、口干舌燥、失眠多梦。3）血瘀证：主症：瘀斑舌、面色晦暗、脉弦、狄暗舌。次症：舌质暗红、肢体麻木、肢体疼痛。4）肺燥滓伤证：主症：口渴多饮、红舌、咽干、口干舌燥、舌苔黄、尿多尿频。次症：薄苔、多食易饥。4）胃热炽盛证：主症：多食易饥、舌苔黄、便干、口渴多饮、红舌。次症：身热、急躁易怒、心悸、小便量多。5）湿热中阻证：主症：胃脘胀满、腻苔、舌苔黄、腹部胀满、身体困重。次症：舌质红、耳鸣耳聋、口苦、口渴多饮、口粘腻、口干舌燥。 结论：通过Fisher—iris数据检验模型，表明该方法所获取的模糊分类规则以较高的精度反映了学习样本集中存在的规律性，说明了模型的可靠性。通过比较基于文献数据模型挖掘结果，与基于临床数据获得的结果中的气阴两虚证、血瘀证、肺燥津伤证、肾阴虚证四个证型分别对应的主、次症基本相同，挖掘的结果说明了该模型可用于2型糖尿病证候诊断标准的研究。