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在陆地资源日趋减少,海洋经济逐渐成为世界经济新的增长点的环境下,海洋药物研发受到了越来越多的重视,竞争愈演愈烈。中国的海洋药物研发要想赶超国际水平立于不败之地,就必须加速新产品的研发。海洋药物研发属于知识密集型产业,可以依靠知识管理,发掘新知识的产生过程,利用适当的激励手段,刺激研发过程中生成更重要更高层次的知识,完成知识的升华,从而加速新产品的研发。本文综合运用知识管理、海洋生物制药、进化算法以及人工神经网络等相关理论,在国内外学者已有的研究成果基础上,对海洋药物研发过程中的知识升华进行了研究。首先通过对中国海洋大学某实验室海洋微生物制药基础研究的调查,根据研发实例将药物研发过程分解,对研发中知识的转化进行分析,总结概括出知识升华的模型,分析出引导知识升华的因素；根据知识进化理论,针对海洋药物研发中的具体问题,探索知识挖掘的方法,确定了基于实数编码的遗传算法,针对其中尚未解决的问题,提出利用人工神经网络和遗传算法相结合进行知识挖掘；通过建立BP网络,编写遗传算法对海洋药物研发中的发酵环节进行实证分析,引导知识升华。最后,对海洋药物研发知识升华进行分析与展望，总结知识挖掘的方法,提出了控制知识升华的对策和建议。通过研究,本文获得了以下研究成果与结论：(1)首次从知识转化的角度,结合知识管理、海洋生物制药和进化算法等理论,对海洋药物研发知识升华进行了深入的研究,形成了一种跨学科交流和多学科互补的研究思路。(2)结合海洋药物研发实例,运用知识管理、海洋生物制药相关理论,明确了海洋药物研发知识转化的过程,界定了知识升华的概念,并根据知识升华的特点,确定了影响知识升华的因素,构建了海洋药物研发知识升华仿生模型和知识升华公式。(3)运用知识挖掘的方法,对大量研发知识进行挖掘,发现知识之上的规则,挖掘更高层次的知识,促进知识升华。(4)借鉴知识进化算法,结合海洋药物研发知识升华自身的特点,克服知识升华面临的困难,探索出遗传算法与人工神经网络相结合的知识挖掘方法,并推出了知识挖掘的一般步骤。(5)用MATLAB软件对知识挖掘方法进行仿真,利用BP网络与遗传算法相结合的知识挖掘方法成功地挖掘出了GSH发酵培养基的最佳成分配比,验证了该方法的可行性。(6)通过实证研究发现,将知识挖掘方法运用到海洋药物研发的各个环节,可以发现研发过程中难以发现的知识,指引研发进行的正确方向,加快知识升华的速度,有利于海洋新药物的发现。