本文以淮北袁店矿为工程背景,此矿区内围岩比较破碎,完整性较差,强度低,围岩属于复杂多变软岩,巷道压力大、自稳时间短、围岩变形量大、变形速度快、持续时间长,巷道维护困难,为两淮矿区巷道最难支护的矿井之一,仅仅依靠工程技术人员的经验进行巷道支护设计,具有很大的盲目性,因此针对该矿区开展巷道围岩稳定性分类及支护决策研究是必要的。影响回采巷道、准备巷道及开拓巷道围岩稳定性的因素很多,大体可以分为两类：工程技术因素与地质因素；在分析袁店巷道矿压显现规律的前提下,以模糊聚类数学模型对回采巷道围岩稳定性进行分类；以采动应力与围岩结构(顶板、底板、帮部)综合强度之比为基础,对准备巷道和开拓巷道进行围岩稳定性分类；在基于BP神经网络预测理论基础之上,构建回采巷道锚杆支护参数设计模型,此模型包括7个输入与14个输出；根据开拓、准备巷道支护原则与实践提出支护决策方案；以Matlab7.0为系统开发环境,完成系统各大功能模块编程,主要包括回采巷道围岩稳定性分类模块、准备巷道围岩稳定性分类模块、回采巷道锚杆支护决策模块、回采巷道锚杆支护剖面图绘制模块等,并且把各个模块程序打包发布成可执行系统文件；依据袁店矿实例巷道的地质因素与工程技术因素,运用系统进行巷道围岩稳定分类及支护参数设计,并且利用现场实测数据综合评价巷道围岩变形情况,对围岩稳定性分类及支护决策系统进行监测反馈。