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本文在中药药性理论的指导下，基于中药全成分化学指纹信息，构建一种稳定可靠、科学客观的相对寒热指数量化表征方法，并通过一批模式中药的化学成分研究，初步研究了中药饮片的化学物质成分群（组）与中药寒热药性强度之间的量-性关系。本论文的主要研究内容有以下几个方面： 第一章主要论述了中药四性量化表征及物质基础的研究现状，简要介绍了药物药性的起源与发展，统计识别模型的数据处理方法，及近红外结合化学计量学在中药研究领域的应用等。阐述了本文的研究意义、研究内容及论文的创新点。 第二章主要以13种植物类中药饮片为样本，用近红外光谱仪漫反射附件进行检测。运用机器学习方法对中药近红外全息化学指纹图谱进行信息处理和数据挖掘，开展指纹图谱信息与中药四性的相关性研究，建立中药四性的量化识别模型。在规范统一的分析条件下，使用近红外光谱仪粉末漫反射技术测定各个中药的近红外全息化学指纹图谱。运用机器学习方法建立中药四性量化预测模型，提出了杨氏中药相对寒热指数的计算方法。 第三章主要论述了选取一批性味明确的中药材作为模式中药，每个模式中药依次用四种不同极性的有机溶剂（石油醚、氯仿、乙酸乙酯、无水乙醇）梯度提取，以各个模式中药的相对寒热指数与四种不同极性的有机溶剂（石油醚、氯仿、乙酸乙酯、无水乙醇）提取物的质量做回归分析，发现与相对寒热指数相关性显著的特征提取物。用色谱-质谱联用技术、红外光谱等多种手段，进一步探索与中药寒热强度相关性密切的某类化学成分的组成，尽量阐明中药寒热药性强度与中药化学物质成分群（组）之间的量-效关系。建立了杨氏中药相对寒热指数 YRICH(I)与中药饮片四种不同极性的溶剂（石油醚、氯仿、乙酸乙酯、乙醇）梯度提取物的百分含量的四元线性回归模型，回归方程通过F检验证明回归效果显著，共线性诊断结果表明四个因变量之间不存在多重共线性。所得的多元线性回归方程为 Y= -5.313-0.982X1+4.673X2-5.683X3+0.931X4能够用来进行YRICH（I）指数的预测。 四种不同极性的溶剂（石油醚、氯仿、乙酸乙酯、乙醇）梯度提取物LC-MS分析数据共有峰用PCA和 PLSR方法处理，结果表明PLSR得到的结果不太理想，模型X累计解释和模型X累计预测率有些达不到要求。不能根据潜变量的得分与 YRICH 进行偏最小二乘回归分析，无法筛选能表征中药四性寒热程度的特征潜变量。而主成分分析结果表明，只要选择保留足够的主成分数，累积解释方差达到 99% 以上时，可以用主成分得分与 YRICH 进行回归分析，考察四种提取物的百分含量与YRICH的关系。 本文通过中药全息化学指纹图谱结合化学计量学方法，针对目前中药四性量化研究中存在中药寒热药性强度与化学成分群的量-性关系不清楚，缺乏严谨客观科学的准确定量表征方法的关键科学 问题。基于现代分析仪器检测数据进行中药化学指纹图谱信息与中药四性的定量谱-性关系研究，建立了中药四性的量化预测模型，可对中药的寒、热、温、凉等进行客观的描述，并通过相关的中药化学成分研究，初步阐明中药四性的化学物质基础。为实现中药四性的科学量化表征提供了新的思路和方法。