本论文主要应用化学模式识别方法研究中药指纹图谱的提取技术和环境数据中缺损值的预测及污染源的寻找问题。 首先对模式识别的原理和常用方法进行了比较细致的阐述，然后对模式识别在化学中的应用进行了详尽的综述，特别是在中药分析和环境化学中的应用。 中药指纹图谱是控制中药质量、中药现代化和走向世界的保证。中药指纹图谱是指经光谱或色谱测定得到的组分群体的特征图谱或图像，它的建立是为了全面反映中药所含化学成分的种类与数量，进而反映中药的质量。文中采用聚类分析，从杂乱的鱼腥草注射液气相色谱分析数据中提取它的指纹峰，建立了鱼腥草注射液的指纹图谱，结果表明该指纹图谱能对鱼腥草注射液能够正确识别。 模式识别技术是一种非参数预测方法，对于不满足于正态分布的数据类型采用非参数预测的方法将有可能获得更好的结论。模式识别应用于环境化学中，主要进行了环境数据中缺损值的估计和污染源的寻找。采用模式识别中的KNN最近邻法，以监测数据样本行为预测参照，对河水水质常规监测数据中存在的缺损值进行预测，并与其余的方法比较，证明方法的可靠性。该方法的原理是将每个样本假想为分布在N维空间的离散点，相同类的数据(在本文定义为水质相近)会在空间聚为一类。假设在该体系中有K个最临近点，通过与这些临近点距离的计算反馈产生与存在缺损值的观测值的相对应的值。对污染源的寻找通过PCR和因子分析，将抽象因子旋转为易于与实际情况相联系的因子，从环境数据中分析污染源和几年的变化趋势，取得比较好的结论。通过对该条河系进行污染分析，确定不同地域存在不同的污染因子，建议对该地区进行针对性的治理，以期取得显著的效果。