全身麻醉通常指由适量的麻醉药物对中枢神经系统产生的可逆功能性抑制,用来免除病人的疼痛和不适感,以达到进行无痛和无阻碍手术治疗的目的。麻醉药物的具体作用是在术中实现对病人镇痛,催眠,失忆和神经肌肉阻滞。在临床手术过程中,麻醉医师需依据自身的临床经验评估患者的状态,通过调解和控制用药剂量和给用药时间,来实现麻醉药物多种作用间的平衡。从临床的角度来看,传统的麻醉人工输注方法,依赖于麻醉师的个人经验,缺乏量化和统一的标准,难以保证麻醉效果,而高危,繁重,连续的麻醉手术极易导致麻醉师的疲劳、失误,增加病人的手术风险。随着多种麻醉深度指数的出现,人们展开了对麻醉闭环控制的研究,期望通过反馈策略实现自动化药物输注和调整。然而,药物的代谢与效能,和人体之间是一个复杂的非线性系统,其增加了麻醉闭环控制的技术难度。因此,为提高麻醉稳定性和保护病人的安全,缩短诱导和苏醒时间,减轻麻醉师的工作量,提高工作效率,本研究针对麻醉药物的群体药代建模方法,麻醉常规速效药异丙酚、瑞芬太尼的药物模型,麻醉闭环控制进行了深入研究,具有重要的理论和临床意义。本文针对异丙酚、瑞芬太尼的群体药代模型,重点研究了非线性混合效应建模和人工神经网络建模的应用,并在此基础上构建了以大脑状态指数为反馈变量的麻醉深度闭环模糊控制和非线性滑模控制,论文通过理论分析、模拟仿真等手段,围绕麻醉闭环策略开展的研究工作。本文工作的主要内容和创新总结如下：(1)对群体药代动力学的算法原理进行了总结,详尽阐述了目前麻醉药物常用的非线性混合效应模型建模方法。通过改进的SAEM-MCMC算法,对两种临床常见静脉麻醉药物异丙酚、瑞芬太尼群体模型进行了优化,分析了异丙酚、瑞芬太尼的固定效应和随机效应,以及模型的选择依据。(2)针对麻醉药物时变性强,房室结构复杂,血药浓度预测准确度不高的特点,实现了异丙酚、瑞芬太尼的人工神经网络血药浓度预测模型。根据麻醉药物血药浓度的影响因素及其药代模型的特点,系统的研究了人工神经网络构建血药浓度预测模型的具体方案,采用了基于改进型的Elman神经网络构建血药浓度模型,在多组数据中进行了相关验证。(3)构建了以大脑状态指数为反馈变量的麻醉闭环模糊控制系统,提出以粒子群算法优化大脑状态指数误差与输出率之间模糊规则与隶属度函数形状,并进行了仿真研究,获得了良好的控制效果。(4)针对麻醉过程中常出现的随机波动,手术干预等问题,在麻醉闭环模糊控制系统中,引入非线性滑模控制理论,建立自适应积分滑模闭环控制器,以仿真证明了研究结果的有效性,具有较好的鲁棒性。通过以上四个方面的研究表明,改进的非线性混合效应和神经网络方法在对麻醉速效药物建模和血药浓度预测方面,均可达到了较高的精度。而基于大脑状态指数的麻醉闭环模糊控制和非线性滑模控制系统,同时在仿真实验中,都显示出其广阔的应用前景。