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高血糖症与高血压症、高血脂症同是威胁现代人类健康的难题。对高血糖症的治疗到目前为止，尚未达到令人满意的程度。近年来，中药的降血糖作用逐渐引起人们的重视，对其的现代药理学研究取得了大量的成果。但是，中药巨大的药材数目和海量的复方组合严重制约了中药药效现代化研究的发展。本文中基于已有的大量中药降血糖实验数据建立神经网络模型，对中药的药性（性味归经）与其降血糖作用间的关系进行模拟，试图找出具有何种药性的中药具有较好的降血糖作用。对于尚未进行降血糖实验的中药，通过其已知的性味归经可以直接得到该中药降血糖作用的模拟结果，以便减少需要进行的降血糖实验探索，节约相应研究的工作量和资金，促进中药的数字化发展。
人工神经网络是一类能够对数据间非线性的关系进行模拟的数学模型，根据算法和适用情形的不同分为许多种类，最常用的是误差反向传递(BP)神经网络与径向基(RBF)神经网络。本文检索了2001年至2012年的各种国内医药类期刊，从中选择了对四氧嘧啶引发的Ⅰ型糖尿病模型小鼠的具有降血糖作用的47种单味中药和30种复方中药的数据。以这些数据为基础，分别从单味中药和复方中药的角度构建了以中药的性味归经对其降血糖作用（由小鼠的空腹血糖值、血清中胰岛素浓度、糖耐量三个指标表示）进行模拟的BP神经网络，经检验，误差率均低于0.001，准确率均超过93.3％。之后通过该单味中药降血糖BP神经网络对《中药学》（中国中医药出版社2007年1月第2版）所列的549种中药进行了筛选，得出中药的降血糖作用模拟结果，并从中筛选出在三项降血糖作用指标上均达标，被认为具有较好降血糖作用的55种单味中药。另外，将此549种单味中药的降血糖作用模拟结果进行分类量化后，以之作为样本构建了单味中药降血糖RBF神经网络，并代入自拟的虚拟中药进行计算，得到单味中药的中医学性质对其降血糖作用的贡献值;同样的，利用复方中药BP神经网络对原有造模数据的再模拟输出数据，构建复方中药降血糖RBF神经网络，得出了复方中药的中医学性质对其降血糖作用的贡献值。
本文采用上述方法进行研究，得出了以下结果:
①《中药学》中所列的547种药物中，桑叶，栀子、天花粉、竹叶、淡竹叶、西瓜、鸭跖草，苦豆子，蒲公英、板蓝根、山豆根、白毛夏枯草、橄榄、万年青、凤尾草、绿豆、白蔹，生地黄、紫草，白薇，松子仁、肉桂，枳棋子，桑寄生、松节、鹿衔草，荔枝核，桃仁、川牛膝、凤仙花、落得打、鸡血藤、苎麻根、贝母、竹沥、明党参、百部、莱菔子、龙骨、菌灵芝、稽豆衣、人参、甘草、何首乌、枸杞子、女贞子、沙苑蒺藜、葫芦巴、黄狗肾、骨碎补、狗脊、山茱萸、椿白皮、桑螵蛸、莲子，这55种单味中药具有较好降血糖作用。
②单味中药的性味归经对其降血糖作用的贡献值分别为:心(1.1)、肝(0.2)、肾(1.0)、肺(0.9)、心包(0.3)、膀胱(0.6)、胃(0.8)、脾(0.6)、三焦(0.3)、小肠(0.6)、大肠(0.6)、胆(0.3)、酸(0.6)、苦(0.9)、甘(0.9)、辛(0.4)、咸(0.7)、热(0.4)、温(0.4)、平(0.9)、凉(0.4)、寒(0.5)。
复方中药的性味归经对其降血糖作用的贡献值分别为:心(0.1)、肝(0.1)、肾(0)、肺(-0.1)、心包(-0.1)、膀胱(-0.3)、胃(0.2)、脾(-0.1)、三焦(-0.1)、小肠(-0.2)、大肠(0)、胆(0)、酸(0.2)、苦(0)、甘(-0.3)、辛(0)、咸(-0.2)、热(-0.1)、温(-0.1)、平(0.1)、凉(0.2)、寒(-0.4)。
对中药的性味归经的贡献值进行分析后确定:对于单味中药，归心、肾、胃经，性平，味苦、甘的中药对证四氧嘧啶引起的Ⅰ型糖尿病小鼠;对于复方中药，归心、肝、胃、脾经，性凉，味酸的复方对证四氧嘧啶引起的Ⅰ型糖尿病小鼠。
通过对上述结果的分析，得到了以下结论:
本文通过对已知其降血糖作用的中药的建模分析，得到可以从中药的药性推测降血糖作用的BP神经网络模型。发现归心、肾、胃经，性平，味苦、甘的单味中药具有较好的降血糖作用;对于复方中药，将其药性按文中所采用的量化方法进行赋值之后，归心、肝、胃、脾经，性凉，味酸的复方中药具有较好的降血糖作用。
与同类文章相比，本文有如下创新点:
①本文中在采用BP神经网络对中药进行降血糖作用模拟之后，使用RBF神经网络对其模拟结果进行分析，通过将自拟虚拟中药输入构建好的RBF神经网络，得出了中药的性味归经对其降血糖作用的贡献值。在同类文章中尚属首见。
②本文中将单味中药的性味归经贡献值结果分别与单味中药降血糖作用筛选结果和复方中药的性味归经贡献值结果进行了比较，在同类文章中尚属首见。