目前开展的中医辩证论治信息化研究都只针对"辩证"过程进行探索,而同样重要"论治"过程(即选法定方)的信息化却被相关研究人员所忽略。目前,"论治"过程的研究只是运用浅层算法进行简单关联,推导出结果的准确性难以得到验证。本项目以神经网络作为改进算法的基本架构,采用一种学习深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近的深度学习技术与中医的"因位性势"相结合,利用挖掘出的信息建立的数据仓库,训练模型,确定新型算法中更为高效的网络权重。在训练模型的过程中采用具有较强的非线性映射能力、高度自学习和自适应的能力的共轭梯度BP神经网络以反向传播学习算法的方式,从输出层经各中间层逐层修正各连接权值,得出最为优化的网络权重,推荐出准确、合理的治法与方剂。本算法模型探索了中医名老专家选法定方的思维模式,并核查中医生治疗过程是否规范合理,检出误治、失治病例,从而提高临床疗效,使中医治疗过程实现规范化与标准化。