本文针对网络化智能诊断系统中的网络平台建立和诊断方式方法等问题开展了相关研究。阐述了集中式C/S模式和B/S模式等常用网络计算模式的基本特点并选取B/S模式作为是本文所研究的网络化智能诊断系统的网络平台。就B/S模式下的系统开发环境——.NET Framework的构成部分:通用语言执行环境CLR(Common Language RunTime)、类函数库和开发语言,特别是C#开发语言的相关特点和程序运行模式进行了阐述。本文还阐述了用于智能诊断系统的神经网络的基本原理,包括:神经网络的基本单位——神经元的生物学和物理学模型,神经网络训练学习机制,尤其是BP算法的原理、步骤和模糊信息处理技术的基本概念和运算方法,以及将模糊技术应用于故障诊断的基本原理等问题。文章将以上两部分相结合的产物——模糊神经网络的基本原理、模糊神经元的组成结构以其为基础的几种典型模糊神经网络以及模糊神经网络应用于诊断的基本原理和实现方法进行了阐述。在以上研究的基础上,本文还研究了网络化智能诊断系统的设计与实现的相关问题。其中包括:智能诊断系统的网络平台的基本结构——“三层模型”(即表示层,服务层和数据层)和各层内部的主要功能模块及其相互关系。并且详细研究了网络化智能诊断系统的过程流程,实现的关键技术和关键C#代码。最后,论文在前述章节对建立网络化智能诊断系统相关问题的研究的基础上,以辣椒为例,详细研究了辣椒病害特征的模糊化表示方法以及用于辣椒病害诊断的模糊BP神经网络的病害诊断训练样本的组成结构,模糊BP神经网络的结构和训练方法等相关问题。