指纹图谱分析能对中药及其制剂进行综合的宏观分析，从整体上有效且稳定地控制产品质量，该技术已成为控制中药质量的最有效手段。联用仪器和相关的化学计量学方法的快速发展为中药指纹图谱的建立和评价提供了强有力的手段和广阔的前景。本论文利用高效液相色谱—二极管阵列检测器(HPLC-DAD)分离检测手段，建立了中药藿香正气水、三黄片和清热解毒口服液的色谱指纹图谱，然后用相关的化学计量学方法对指纹图谱进行数据分析。论文主要由以下四章组成：第1章对中药指纹图谱的研究现状及发展前景进行了文献综述，主要叙述了中药指纹图谱的概念、特点、研究内容及在中药质量控制中的意义，并对各种用于中药指纹图谱的研究方法进行了评述，特别是对化学计量学在中药指纹图谱中的应用进行了详细的评述。最后对中药指纹图谱的发展前景作了简单的介绍。第2章应用了多种化学计量学方法对藿香正气水的色谱指纹图谱数据进行处理，以比较来自三个不同厂家不同批号的21个藿香正气水样品间的相似性及差异性。结果表明，相似度分析法、系统聚类分析法和多准则决策法(PROMETHEE和GAIA分析)均能成功地按各自的来源将不同的样品正确分类。本文还采用傅利叶红外光谱法(Fourier Transform-Infrared Spectra,FT-IR)建立了部分样品的红外光谱指纹图谱，计算其相似度，通过和HPLC所得相似度结果比较，发现红外光谱法不能很好地区分不同厂家的样品，不适合构建藿香正气水指纹图谱。本文建立的方法能有效地控制中药藿香正气水的质量，为其它中药产品的化学模式识别提供参考。第3章建立了六个不同厂家三黄片样品的高效液相色谱指纹图谱，提出用t-检验法评价样品间的相似性和差异性，可实现对指纹图谱的分类，然后用主成分分析投影判别法验证t-检验结果，并以t-检验法和主成分投影法所得的指纹图谱的类别数采用k平均值聚类法对指纹图谱进行化学模式分类，结果表明t-检验法能有效地评价样品的相似性和差异性，k-平均值聚类算法能得到用经典的主成分分析投影判别法相似的分类结果。第4章建立了三个不同厂家清热解毒口服液样品的高效液相色谱指纹图谱，并用反传神经网络、径向基神经网络和自组织竞争神经网络这三种人工神经网络技术对其指纹图谱数据进行分析，用留一法评价三种网络的学习能力和泛化能力，发现自组织竞争人工神经网络不但有很强的自学习能力，能对30个指纹进行正确分类，而且比反传人工神经网络和径向基人工神经网络有更强的泛化能力，能对未知样品进行准确识别。