由于纳米二氧化硅具有粒径小、纯度高、密度低、比表面积大、分散性能好的特点，因此它在很多的科学领域内都有不可替代的作用，而聚合物纳米复合材料不仅能发挥二氧化硅的这些优异性能，同时还能表现出高分子材料的优点，因此，近年来，二氧化硅复合材料一直是国内外研究的热点。本文是在参考了大量关于纳米二氧化硅复合材料的中外文献，收集、总结和分析了该领域内相关实验数据的基础上，应用Visual Studio2005和SQL Server2005数据库，建立了一个二氧化硅复合材料人工神经网络专家系统。系统通过建立人机交互界面，使用ADO.NET方式访问数据库，实现对数据库中二氧化硅复合材料的力学、热学和电学等性能数据进行查询、修改、删除和添加，然后以这些数据为训练样本，用BP神经网络算法进行网络训练，在训练过程中，调整网络参数使训练效果最佳，系统测试运行的结果表明，一般学习速率选为0.1~0.9，隐层节点数为8或者9。最后，利用系统训练过程中所保存的权值矩阵，对在不同的工艺参数下制备的二氧化硅复合材料的粒径、密度、介电性能、拉伸强度和伸长率等性能进行预测，从而为今后二氧化硅复合材料的研究提供参考。