葡萄是河北省主要的农副产品之一,河北昌黎酿酒葡萄产区为昌黎燕山长城葡萄酒酿酒公司提供了主要的原材料。然而,在酿酒葡萄生产过程中,容易遭受霜霉病、白腐病、炭疽病、黑痘病等病害的危害。这些病害严重时可导致葡萄大量死亡减产,且果实的含糖量降低,品质变劣。如可以准确预测葡萄病害未来的发生动态,可以使治害工作得以有目的、有计划、有重点的进行。只有对病害发生危害的预测预报做到及时、准确,才能正确的拟定综合防治计划,及时采取必要的措施,经济有效的减少葡萄病害的发生数量,保证农业的高产、稳产。　　 葡萄病害发生的预测是一个典型的非线性系统,不同条件下葡萄病害发生情况不同,采用常规方法预测将是一件非常困难的事。人工神经网络可以通过例子学习(训练)去解决问题,而不必知道对象的数学模型。特别是多层前馈BP网络,可通过学习以任意精度逼近任何连续映射,应用广泛。因此作者将此模型及白适应神经网络算法应用在酿酒葡萄病害预测中,并通过对河北昌黎地区酿酒葡萄病害发生程度的预测来检验模型的效果。给出了软件的设计实现,重点在于服务器端应用程序的开发与部署。　　 在服务器端应用程序采用B/S(Browser/Server)架构,把测量程序以ASP.NET语言的网站架构形式配置在服务器端,使用浏览器作为客户端,软件不需要安装,且维护和升级方便。种植工人可以随时使用任何电脑登陆操作,同时客户机端不怕病毒和机器的硬件故障。通过ASP.NET强大的功能使用服务器端的串口与测试仪器进行连接,实时测量数据并上传到服务器端,保存到服务器端的数据库中,服务器则放置在机房中,客户端无法对程序和数据库进行拷贝等相关操作,有效的保证了程序的版权以及数据的安全性与稳定性。在设计中给出了主要程序的流程图,整个系统可与单片机及其客户端配合,用户只需要通过图例所示的用户界面,输入实际情况即可,不需要各种繁琐的设置工作,直接初始化操作,可以有效的提高工作效率,提高系统的自动化与智能化程度。