目的：以心悸相关的古今医案为研究主体，建立心悸医案信息数据库,采用粗糙集理论、2检验或秩和检验、非条件的logistic回归分析和关联规则等数据挖掘方法解读录入的数据信息，发现心悸阴虚火旺证的辨证、组方用药的新知识，探析心悸阴虚火旺证的证治规律。方法：1.在立足于心悸古今医案文献资料的基础上，建立心悸阴虚火旺证证候、方药信息数据库。2.对其症状进行语言规范化处理及量化赋值，使用基于粗糙集理论的KDD决策分析系统Rosetta软件约简病证属性，获取心悸阴虚火旺证的专家知识，并提供该系统决策规则的统计信息，构建心悸阴虚火旺证的辨证要素系统。3.采用2检验或秩和检验筛选出对心悸阴虚火旺证与心悸非阴虚火旺证有鉴别意义的指标，并利用SPSS17.0统计软件对其进行非条件的Logistic回归分析，建立心悸阴虚火旺证最佳判别模型，从而为心悸阴虚火旺证证候客观化研究提供依据。4.以心悸阴虚火旺证的中药处方为研究对象，通过分析常用处方总结其治疗原则，对出现频率较高的药物进行数字化处理，应用SPSS17.0中的“frequency”命令，计算出各药物出现的频数及频率；利用粗糙集技术的Johnson算法进行属性约简，保留约简后的高频药物；采用关联规则的Apriori算法找出已知和未知的药对和药组，探寻心悸阴虚火旺证的用药规律。5.将数据挖掘结果应用于临床诊疗中，运用得出的证候诊断系统对患者进行确诊，依据挖掘出的高频次处方及药物、药对或药组指导临床用药。结果：1.建立了心悸证候信息数据库和方药信息数据库。2.运用粗糙集理论约简心悸阴虚火旺证的病证属性，约简属性结果为心悸、胸闷、乏力、气短、失眠多梦、善惊易恐、五心烦热、纳差、口舌生疮、口干咽燥、潮热盗汗、头晕、便秘、尿赤、舌质红、苔少/剥/无苔、脉数、脉细等；在此基础上，应用Rosetta得出了172条决策规则，（其中正规则136条，心悸、眠差、脉数、口干、脉细、舌红、胸闷、盗汗、乏力等出现的频率较高），获取了心悸阴虚火旺证诊断的专家知识。3.采用非条件Logistic多元逐步回归方法筛选变量，最终获得回归方程数学模型，认为五心烦热、盗汗、口干或口苦、脉数、眩晕所建立的模型为最佳诊断模型，经检验阳性预测的准确率为82.7％、阴性预测的准确率为83.3％，为心悸阴虚火旺证的诊断提供了客观依据。4.通过关联规则和链接分析工具，找到了中医治疗心悸阴虚火旺证处方用药规律，推导出心悸阴虚火旺证的治则以滋阴降火，养心安神为主。5.通过两个典型病案的分析，得出数据挖掘结果对临床诊断治疗心悸阴虚火旺证有指导价值。结论：本研究建立了心悸阴虚火旺证中医证候、方药信息数据库，运用数据挖掘技术分析出心悸阴虚火旺证的证候分布规律、证候标识要素和方药使用特色，构建简明、规范的证候标识和方药体系，从而为心悸阴虚火旺证的中医证候规范和方药配伍规律提供依据，对本病的临床诊疗具有指导价值。