我国是世界上最大的水禽产业大国,拥有许多优良鸭品种资源,国内已建立许多大型的鸭育种场,种鸭生产走向集中化、大型化。家禽育种是一项高投入、高技术、高产出、高风险的产业。智能信息技术在育种领域的应用必将减轻工作量、降低损耗、提高效率,从而提高鸭育种产业的生产性能,这对于我国国民经济发展非常有意义。专家系统是人工智能领域得到实际应用的技术之一,近年来,随着人工智能研究的深入,智能信息系统在辅助人类进行优选规划等诸多方面已取得重大的突破。在鸭育种领域,育种专家知识的模糊性、不确定性非常大,而智能信息技术提供了系列问题求解方法,因此构筑基于智能信息技术的鸭育种专家系统是一个非常有意义的探索。本论文简要介绍了专家系统、模糊理论与神经网络的基本概念与原理;探讨了这些智能技术结合的可能性,并提出了基于模糊神经网络的混合专家系统的设计思想,来实现模糊技术、神经网络技术与专家系统技术的融合;研究了一种基于模糊神经网络的鸭育种混合专家系统的设计与实现。本文以遗传育种知识和求解育种问题的专家行为为研究对象,研究智能信息技术在鸭育种方面的应用,研究获取和表达育种专家经验和知识的方法,研究遗传育种的深知识表示,构筑了遗传育种模型与基于模糊神经网络的鸭育种混合专家系统,模拟育种专家思维、推理、求解问题,以对一些复杂的育种问题做出专家水平的判断、解释、决策和咨询,为鸭的优良选育与选配提供辅助决策能力。本文还对基于模糊神经网络的鸭育种混合专家系统的实现的关键技术进行了研究,完成了知识库的设计与维护,知识的解释以及推理机的实现。