摘要目的:建立基于Grubbs规则和MATLAB语言的异常值剔除方法,并评价其在药物苦度评价中的的应用效果.方法:以Grubbs规则为参考,建立基于MATLAB语言的异常值自动循环剔除方法.选择20名志愿者分别进行单组口尝试验(通草)和多组口尝试验(通草、明党参、茯苓等10种药材);选择7个传感器进行电子舌测试(川木通).以上述试验所得的苦度评价数据(口尝试验为苦度值,电子舌测试为传感器响应值)为数据源,选择5名研究者,采用基于Grubbs规则的查表逐一剔除法(方法一)、基于Grubbs规则的Excel软件剔除法(方法二)、基于Grubbs规则和MATLAB语言的异常值自动循环剔除法(方法三)进行异常值的判定及剔除;以异常值剔除时间和错误概率为指标,评价上述3种方法的应用效果.结果:单组口尝试验苦度评价数据中有2个异常值,3种方法的剔除时间分别为(745.4000±25.9044)、(288.3333±31.2531)、(0.0003±0.0000)s,错误概率分别为20.0％、0、0;多组口尝试验苦度评价数据中有6个异常值,3种方法的剔除时间分别为(3693.1077±75.0233)、(1494.7614±53.8269)、(0.0052±0.0000)s,错误概率分别为10.0％、4.0％、0;电子舌测试苦度评价数据中有3个异常值,3种方法的剔除时间分别为(2992.6733±84.1176)、(1276.3671±55.0245)、(0.0023±0.0000)s,错误概率分别为5.7％、2.9％、0.3种方法的剔除结果一致;方法二的剔除时间显著短于方法一(P<0.01),方法三的剔除时间显著短于方法一和方法二(P<0.01);3种方法错误概率无显著差异(P>0.05).结论:基于Grubbs规则和MATLAB语言的异常值自动循环剔除法可显著缩短苦度评价数据异常值的剔除时间,提高数据处理效率,可用于药物苦度评价.