计算机网络的复杂性与日俱增，网络性能管理的智能化己成为研究热点。本文以简单网络管理协议(SNMP)为基础，在网络性能管理中应用人工社会模型和人工智能技术，设计并初步实现一套网络性能智能管理系统。 本文主要从数据流量的角度来研究网络性能，利用人工社会模型将网络性能监测、分析预测、异常管理控制组成一个社会环境，通过各部分的相互协商与合作实现网络性能的智能化管理。首先在SNMP的基础上、定期提取网络关键设备的流量数据，实现对其自动监测与存储；然后进行网络性能分析与预测：计算出带宽利用率和丢包率等网络性能指标，通过混沌分形理论和人工神经网络进行数据挖掘、实现性能预测，并归纳网络性能异常的阈值条件；最后由Agent在局部自组织、通过协作实现对网络性能异常的递阶控制与管理，克服了当前集中管理的不足。 系统采用JBuilder 2006开发平台完成；可对网络中不同的关键设备进行网络性能的智能化管理。在某大学校园网上的示范应用表明：该系统有效、可靠、安全，能够显著提高网络利用率，实现网络优化。