我国的对虾养殖在水产养殖业中占有非常重要的地位,随着计算机技术,信息技术及网络技术的发展,水产养殖也从最开始的传统养殖方式向着信息化的方向发展,对虾养殖也不例外。当前,对虾养殖在现代化、集约化以及高密度化的背景下,病害的发生给养殖户带来了巨大的经济损失,制约着对虾养殖业的发展。对虾的病害发生具有爆发性,来势猛,难控制的特点,并且死亡率高,流行性强,如何进行有效的预防和及时的诊断治疗显得尤为关键。近年来,利用人工智能技术进行水产动物病害诊断的相关研究发展很快,但对对虾病害诊断专家系统的研究相对较少,目前还没有研究将BP神经网络与B/S三层架构模式综合运用到对虾疾病诊断系统中。本文设计实现的对虾病害诊断专家系统是虾蟹养殖专家系统的子系统,通过分析对虾病害诊断相关问题,结合基于神经网络的专家系统在疾病诊断领域的应用,运用BP神经网络算法理论、专家系统理论、数据库存储技术、ASP.NET技术以及B/S三层构架思想,设计并编码实现。文中首先详细介绍了人工神经网络理论、BP算法推理过程以及神经网络专家系统的集成理论,然后对搜集到的对虾病害相关信息进行分析处理,包括对虾疾病种类、对应症状及解决问题的思维方式,设计相应的对虾病害诊断专家系统模型,最后利用.NET相关技术编码实现,完成了对虾病害的诊断功能,最终得到了比较准确的诊断结果。BP神经网络的应用使系统具备了学习能力、自适应能力、并行推理能力和联想记忆能力。同时,系统在B/S三层构架的模式下,用户只需通过浏览器便可登录,界面友好,操作简单实用,维护方便,具有一定的现实意义和推广价值。