本论文主要进行了以下两个方面的工作：支持向量机算法(SVM)在定量结构一性质关系(QSPR)中的应用以及基于配体的药物小分子计算机辅助药物设计方法的应用。 本论文第一章描述了SVM的基本原理并综述了SVM在化学中的应用。鉴于目前SVM在QSPR研究中的应用还不是很多，本论文的研究重点之一是将SVM算法扩展到QSPR的应用领域中，这也是本论文的一个重要创新之处。第三章给出了该部分具体研究内容，简单描述如下：应用SVM算法建立了预测78个苯酚类化合物中O-H键离解能的QSPR模型。应用SVM算法建立了预测182个有机化合物比热的QSPR模型。应用SVM算法建立了预测58个羧酸在毛细管电泳中的绝对电泳淌度的QSMR模型。应用启发式回归(HM)和RBFNN方法建立了预测115个羧酸和磺酸的绝对电泳淌度的QSMR模型。应用HM和RBFNN方法建立了预测277个有机酸和无机酸在毛细管电泳中的绝对电泳淌度的QSMR模型。本论文第二章综述了基于配体的和基于受体的药物设计中的方法，重点综述了CoMFA的研究进展。