证候分类是对不同个体生理病理整体功能状态进行分类的一种方法，是中医辨证论治体系的核心内容和主要依据。然而，通过"望闻问切"，根据个人经验进行的证候分类方法的标准化、客观化程序较低，难以得到公认。中医临床信息广泛而复杂，并具有权重动态变化、部分交叉冗余、且有不完备的特点。信息的这种特点，在模糊数学中，通过构建动态变化的模糊集合以及隶属度的方法，能够使冗余得到屏蔽，不完备得到改善。项目合作单位有大量数据可供分析和处理，选择临床数据充分的类风湿关节炎（RA）证候分类为切入点，应用隶属度方法分析数据、设计证候分类阈值及变动规律，构造算法，对证候进行分类；对于这种分类方法的有效性，采用进程代数理论中的互模拟方法在新的RA临床信息中进行验证，最终实现证候分类的简化处理，提高其客观化、标准化程度，并为进一步深入研究证候分类的现代生物学机制奠定基础。

隶属度和互模拟数学方法在类风湿关节炎分类中的应用基础研究，主要侧重于中医证候分类的客观化、标准化的高效能分类方法。在本项目的研究过程中，使用了基于专业知识人工校验的隶属度数学方法，应用了统计学的基本方法，形式化方法中的互模拟计算，以及人工智能学科的数据挖掘进行交叉研究，得到了类风湿关节炎中医证候分类的基本结果，同时，在引入网络药理学以及生物信息学的方法，分析了类风湿关节炎风寒湿痹的生物学基础。