自1982年wilson等人首次成功开发出磷酸铝分子筛AlPO4-n以来，开放骨架磷酸铝化合物已成为多孔晶体材料的一个重要家族。开放骨架磷酸铝材料以其丰富的孔道结构、多样的元素组成在催化、吸附以及分离等领域有着潜在的应用价值。然而，这类材料的合成受到反应原料、凝胶组成、溶剂、模板剂、结晶温度和结晶时间等多个因素的影响，其结晶机理难以理解和难以建模，给定向合成带来巨大的挑战。为了深入理解开放骨架磷酸铝材料的形成机理，吉林大学“无机制备与合成化学国家重点实验室”建立了开放骨架磷酸铝合成反应数据库。本文的工作以开放骨架磷酸铝合成反应数据库为研究对象，采用基于维数约简的数据挖掘方法对开放骨架磷酸铝定向合成的合成参数进行了深入的研究。分别从类和类结构两个角度入手，基于特征提取和特征选择方法提出了三个技术点来分析合成参数对定向合成特定结构产物的影响程度，挖掘合成参数与定向合成特定结构产物之间的关系，为定向合成实验提供指导意见，提高定向合成实验的成功率。本文主要工作如以下几个方面：1.特征提取方法能够发现隐藏在高维数据中有意义的低维结构。为了挖掘合成参数对产物定向合成的影响程度，把2,1范数约束引入到经典的特征提取方法中，提出了一种基于2,1范数约束的特征提取算法（Feature Extraction Algorithm based on2,1-norm，FEA-2,1）。基于2,1范数约束的特征提取算法通过对投影矩阵引入2,1范数约束使得投影矩阵达到行稀疏，增加特征提取方法的可解释性，实现了从特征提取角度对原始数据特征进行分析的目的。将基于2,1范数约束的特征提取算法应用到开放骨架磷酸铝合成反应数据库中，分析了各种合成参数对于定向合成含有(12,6)元环结构、含有(10,6)元环结构、含有(8,6)元环结构以及含有8元环结构开放骨架磷酸铝的重要程度。2.在开放骨架磷酸铝合成反应数据库中，合成参数之间存在着比较严重的相关关系。最大权重最小冗余特征选择算法（Maximum Weighted and Minimum Redundancy，MWMR）基于最大权重最小冗余准则，能够从原始特征集选择出特征权重较大而特征之间相关性较小的特征子集。为了在定向合成参数分析中同时考虑合成参数自身重要程度和合成参数之间相关关系，本文将最大权重最小冗余特征选择算法应用在开放骨架磷酸铝合成参数的挖掘当中，深入的研究了合成参数与定向合成含有(12,6)元环结构、含有(10,6)元环结构、含有(8,6)元环结构、含有8元环结构开放骨架磷酸铝之间的关系。3.在开放骨架磷酸铝合成反应数据库中，含有(8,6)元环结构与含有(12,6)元环结构的开放骨架磷酸铝由于拓扑结构不同而分为若干子类。针对子类的定向合成参数分析问题，提出了一个层次结构特征选择模型（Hierarchical Feature Selection Model，HFSM），并提出了一个子类判别分析得分（Subclass Discriminant Analysis Score，SDAS）算法。采用层次结构特征选择模型和子类判别分析得分算法来研究合成参数与定向合成开放骨架磷酸铝子类之间的关系，并利用实验结果分析了合成参数对于定向合成含有(12,6)元环结构开放骨架磷酸铝子类（AFI、ATO、ATS、FAU）以及含有(8,6)元环结构开放骨架磷酸铝子类（AEN、AWO、ERI、CHA）的影响。