本论文是结合国家自然科学基金资助项目“基于知识的甘蔗收获机械智能设计系统关键技术研究”而展开的。在对智能设计系统发展状况以及知识库优化与维护方法进行调研和论述的基础上,给出了甘蔗收获机械智能设计系统的总体结构以及各关键模块的主要功能;针对甘蔗收获机械智能设计系统存在的两个不能融合的知识库,本文对甘蔗收获机械设计知识特点的分析以及对基础知识库和衍生知识库知识表达方式差异分析的基础上,构造了基础知识库与衍生知识库之间的接口模块,衍生知识库中的知识经过接口的分析和转化,再存入基础知识库,从而整合优化了知识库;在对知识库系统人工维护弊端分析的基础上,通过构造和分析规则库条件集和规则库结论集,从比较规则的结论出发,提出一有效算法检测知识库中的冗余规则,矛盾规则,并给出了循环规则的检测算法,实现了知识库的一致性维护;本文给出了甘蔗收获机械知识库规则中选择子的概念,通过构造各选择子之间的集合来检测知识库中存在的不可达子句,死子句,并给出了遗漏规则的检测算法,实现了知识库的完整性维护;本文论述了甘蔗收获机械规则推理和神经网络的优缺点以及两者之间的差异,并在此基础上构建了砍蔗机构的复合推理及其具体结构,论述了砍蔗知识的归一化处理,神经元网络的学习算法,推理条件和推理结论的确定,采用S型函数输出限幅算法来改进神经元网络,并给出了复合推理具体的推理流程。