辨证论治是中医学的纲领和核心，是中医诊断和治疗疾病的基本方法。证候是中医学术体系中特有的概念，它是辨证论治的主要临床基点。而临床认证头绪纷繁、难以把握，运用科学方法对证候进行识别，能有助于我们去把握其相互间的内在联系，并为进一步探索客观规律创造条件和提示方向。 贝叶斯分类是统计学分类方法，在可靠性分析中有着重要的应用。它主要有两种分类方法：一种为朴素贝叶斯分类，另一种为贝叶斯信念网络分类。将贝叶斯分类方法应用到中医证候识别技术中，分析证候的可靠性指标，进行证候识别，对于研究中医药学的精髓和内核的辨证论治不失为一种很有应用前景的可取方法。 本论文首先介绍了贝叶斯原理的由来，并阐述了运用贝叶斯原理进行分类的方法及其应用发展；进而分别运用朴素贝叶斯分类技术和贝叶斯信念网络分类技术，完成中医临床病证与证候的相关性分析，抓住证候识别关键问题，主要从中医胸痹(冠心病)疾病入手，以一些病案完成训练学习，并分析测试分类器的效率；再后使用遗传算法，对临床症状进行特征优化，提取核心症状，改进朴素贝叶斯分类器和贝叶斯信念网络分类器；最后使用高级语言实现基于贝叶斯方法的中医证候分类器。它可以在临床证候诊断中发挥作用且有比对价