中医药学具有整体性、复杂性、非线性、动态性，表述具有人文科学的特征，理论具有非线性的特点，因此中医药研究应当借鉴现代科学成果，特别是复杂性科学的理论和方法，建立科学的、原创的、适合中医药学科特点的研究方法。中药性味归经与药效评价是中药发展过程中的两个关键问题，中药药效评价是科学判断中药治疗效果的依据，以及在此基础上对中药复方治疗机理深入研究的必要前提。 神经网络方法具有整体性、系统性、非线性、并行性、自学习性、自组织性和极强的容错性等特点，以其独特的结构和信息处理的方法，在模式识别、自动控制、信号处理、辅助决策等众多研究领域取得了显著的成效，是处理复杂性、非线性问题的主要方法之一。本研究利用BP神经网络强大的预测功能，用来解决中药性味归经与药效评价关系这个关键问题，期望为中医药学的继承与创新提供科学合理的研究方法。本研究证明BP神经网络模型在一定误差范围内揭示了中药的性味归经与其降脂药效之间的关系，可用于未来降脂中药药效的预测中。本研究为实验选择降脂材料提供依据，为中药降脂药效评价提供科学、客观、简洁、可行性强的方法。本文提出应用具有高度非线性特征的自组织特征映射BP神经网络方法来解决中药性味归经与药效评价关系这个关键问题。主要的研究内容与结果如下： 1.通过对中药性味归经理论的溯源、含义与作用、两者之间关系、现代研究概况的综述，揭示它们与药效之间复杂的联系；通过对方剂的综述，确定了复方量化的原则。 2.介绍了神经网络的历史、特点、原理，基于BP神经网络应用于预测的原理，提出了预测研究步骤，探讨建立基于神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取。 3.以1995年我国各地发表47种有关单味降脂中药的论文为样本，其中1-42种为训练样本，43-47种为验证样本．用于预测表达降脂药效的三个指标TC、TG、HDL-C，结果93.33％与实验结果符合。 4.以1995年我国各地发表29种有关复方降脂中药的论文为样本，其中1-25种为训练样本，26-29种为验证样本，用于预测表达降脂药效的三个指标 TC、TG、HDL-C，结果91.66％与实验结果符合。