心血管疾病严重威胁人类健康。大量的研究表明，自主神经调控系统的失衡是造成心血管疾病的重要原因。研究心血管系统自主神经调控过程可以为心血管系统的早期诊断，以及心血管系统动态功能评估提供必要的技术和手段。　　论文针对现有心血管系统自主神经调控过程模型开展研究，根据实际生理意义对其现有模型进行了修改，并基于修改后的模型，分别对健康人和高血压病人的自主神经调控过程进行分析和比较;同时，为了获得能够用来预测心血管病的指标，使用不同的最优化算法对模型的系统参数进行训练，并分析了稳定性和灵敏性。此外，针对能更完整的描述心血管系统自主神经系统调控过程的闭环模型进行了探索。　　论文的主要工作和成果如下:　　1.针对压力感知器模块、交感副交感模块，修改后的模型减少模型中的微分方程数量，降低计算的复杂度，使模型中压力感知器燃烧率的数值一直高于最低阈值，符合实际生理意义，并降低了模型输出心率和实际测得心率拟合的误差，提高了模型的有效性。　　2.使用不同的优化算法对修改后的模型进行训练，从模型的损失函数值和运行速度来比较其结果，并对系统参数进行了稳定性分析和灵敏性分析。　　3.基于灵敏度分析，选取了灵敏性最高的参数作为指标对健康人和高血压病人进行分类，线性判别式分析(Liner Discriminant Analysis)的分类准确性达到了95.81％，验证了模型的准确性。　　本文研究工作中提出的心血管系统自主神经系统调控过程的数学模型具有比较高的有效性和准确性，为接下来能够定量的对心血管疾病进行诊断和预防提供了坚实的基础。