近二十年来，计算机行业发展迅猛，地质勘查行业也进行着计算机化、电子化的革命。随着计算机信息技术的发展，从前传统的纸质数据和项目管理模式对实际地质勘查行业已经不再适用，新的信息系统应用技术逐渐被加入到地勘项目监管系统中。地勘项目监管系统为地质勘查项目监督管理提供即时化、标准化和自动化的信息平台，实现对地勘项目野外施工进度和质量的动态监控，从而达到远程管理化与办公网络化的目的。人工神经网络在近年来一直受到计算机学界的高度关注和研究，使之成为能够应用于各类学科的全能算法模型。而其中的BP神经网络在模式识别、判别分类等领域的广泛应用，为智能评判地勘项目完工质量提供了参考依据。山地工程项目数据采集及监理管理系统是中央地质勘查基金中心远程调度监管平台的子项目。此系统的设计以山地工程项目的施工计划及施工程序为主线，包括了创建项目、创建角色权限、技术人员数据录入、监理人员监理管理、山地工程指标提取等功能。山地工程施工过程中的所有流程都得以体现，帮助基金中心全方位地了解全国地勘项目的施工动态。而BP神经网络数据分类系统则帮助决策者实时监控项目完工质量，对不合格的项目施工提前做出预警。本课题主要完成的工作和研究内容包括以下几个方面：（1）收集汇总地勘基金中心地质勘测资料，详述本课题的研究背景及研究意义，分析地勘系统的国内外研究现状。（2）研究人工神经网络的基本理论，探究BP神经网络的自我学习方法，分析BP神经网络算法的优势和缺陷，提出两种改进BP神经网络算法的方法，实现BP神经网络算法，并用实例数据加以验证。（3）依照关系数据库的设计流程以及山地工程的数据特点和表单格式，从概念设计、逻辑设计、物理设计等方面对山地工程系统设计数据库模型。（4）研究山地工程数据采集流程及其监管流程，详细设计系统功能，完善系统流程，使得山地工程项目的数据采集和项目监管无缝对接，项目结束时能够完整地提取出监管指标数据。（5）完成系统代码编写，使用真实数据进行测试和分析工作。