本论文以中药甘草为研究对象，采用模式识别技术结合高效液相色谱对不同产地、不同植物种、不同种植方式、不同生态型以及不同等级的甘草药材进行了分类探讨，为中药甘草的质量评价和深度开发提供有价值的参考依据，并尝试采用EXCEL中的VBA设计中药指纹图谱模式识别软件，为中药指纹图谱的数据处理提供了一种有效可行的途径。 第一章通过大量的文献调研，概述了中药指纹图谱技术、模式识别技术以及模式识别技术在中药指纹图谱研究中的应用，在此基础上，结合中药甘草的研究现状，归纳了本论文研究课题的立题依据、研究目的、意义及主要内容。第二章通过HPLC获得19个不同来源甘草药材样品的色谱指纹图谱，色谱条件固定相为KromasilKR100-5C18(150×4.6mm)，流动相为乙腈-0.05％三氟乙酸溶液，梯度洗脱为乙腈20％(0min)-40％(5min)-50％(10min)，流速为0.8mL·min-1，检测波长为254nm，从每个色谱指纹图中挖掘出325个特征变量，采用聚类分析对甘草药材样品进行相似性评价，并应用PLS方法建立起不同植物种、不同种植方式甘草的2个分类回归模型，采用分类模型对不同植物种、不同种植方式甘草进行判别分析，结果与实际一致。 第三章采用第二章所述的色谱条件建立来自三种生态类型(梁地、沙地、滩地)及各自的五个等级(特级、甲级、乙级、丙级和丁级)共15个梁外甘草的色谱指纹图谱数据库，同法从每个色谱指纹图中挖掘出325个特征变量，采用主成分分析对15个梁外甘草样品进行分类探讨，并应用PLS回归分析方法建立不同生态型、不同等级梁外甘草的分类模型，结果表明，不同生态型、不同等级梁外甘草均得到分类较为清晰的PLS二维判别图，采用分类模型对数据库中不同生态型、不同等级甘草进行判别分析，准确率为100％。 第四章介绍了第二、第三章中中药甘草指纹图谱数据的处理方法，即通过EXCEL中的VBA设计模式识别软件来完成，对软件的界面、功能以及特点做了简要介绍，并给出了自定义菜单和特征变量提取的部分程序代码。 另外，第五章介绍了近红外光谱图结合模式识别技术对海面溢油鉴别的探讨，自行配制了0＃柴油、90＃汽油以及93＃汽油的模拟海水样品，用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱，采用5800～6200cm-1区段范围内的吸光度为特征变量进行PLS回归分析，建立起不同种类海面溢油的预报模型，得到令人满意的分类结果，近红外光谱技术结合PLS回归分析可作为溢油鉴别的一种辅助方法。