该文从工程应用的角度出发,对智能混合系统的理论和方法进行了深入的研究,并研究了智能混合系统在工程设计中的应用.该文主要工作内容包括:1.智能混合系统的模型是集成神经网络和专家系统的关键;2.基于神经网络的知识获取方法是实现知识自动获取的重要途径之一;3.提出了一种基于神经网络的知识求精方法,该方法建立在神经网络结构学习的基础上,克服了现有方法的局限性,能向不完全的初始规则集中增加遗漏的规则,并能提取求精后的规则知识,其形式易于理解且能直接用于构造专家系统的知识库;4.通过神经网络获取(或求精)的知识是隐式的、分布式的、难以理解,从神经网络中提取规则知识具有重要的意义;5.神经网络可以表示那些与形象思维有关的知识,将它与传统知识表示方法结合起来,表达领域专家的知识,可大大提高知识表示的能力,从而提高系统的智能水平;6.神经网络的推理机制与传统的基于符号操作的推理机制不同,它采用并行计算过程取代了传统人工智能符号处理中的匹配搜索、回溯等过程,因而具有更高的推理效率;7.神经网络没有显式、陈术式(说明式)的知识结构用于解释结构的表示和产生,作者认为,要在神经网络系统中实现解释功能,必须采用一些附加的部件或算法;8.在分析工程设计的过程、特点和设计思维规律的基础上,给出了EDIHS的简单结构形式,提出了EDIHS改进黑板结构和一般EDIHS结构形式;9.作为应用实例,分析了飞机总体外形智能设计系统中的关键技术,研究了隶属函数的神经网络表达和并行推理的神经网络方法;针对电机设计的过程和特点,提出并建立了电机设计智能混合系统EMDIS,在小型三相异步电动机设计中取得了较好的效果.