本文深入研究和分析了人工智能技术在甘蔗收获机械设计与评价中的应用，论述了专家系统的特点、方法及研制过程。针对收获机械特点，构建了甘蔗收获机械设计与评价专家系统总体结构。从知识收集、获取、表示以及知识库的结构、推理机的控制策略、人机接口、知识库的维护、面向对象的模块化设计以及模糊评价子系统等方面进行了探讨。其主要内容如下： (1)针对甘蔗收获机械工作过程的实际情况，根据机构的功能分类和机构的机械性能，在较为深入地研究甘蔗收获机械设计领域知识的基础上，构建了甘蔗收获机械设计与评价专家系统总体结构。 (2)针对甘蔗收获机械专家系统推理机的特点，在研究传统知识表示的基础上，研制了一种层次网络知识表示方法，对知识进行分层归类，这对改善知识库的维护，提高推理效率等方面显示出了一定的优越性。 (3)探讨了三种推理策略和两种推理方法。针对甘蔗收获机械设计与评价专家系统领域知识的不同特点应用不同的推理策略，针对甘蔗收获机械的确定性知识和不确定性知识应用不同的推理方法，使得对甘蔗收获机械设计与评价推理更加完整。 (4)在模糊集理论的基础上，应用多对象、多层次的二阶综合评判模型建立评价子系统，实现了对任意多个方案在任意多个层次上的综合评价。该方法兼顾了整体特性和局部特性，为在众多的输出方案中进行最优选择提供了科学的理论依据。 (5)利用上述理论和方法，开发了甘蔗收获机械设计与评价专家系统，该系统已能成功用于甘蔗收获机械的设计与评价，对不同的结构、零部件的设计可以推理出不同结果并评价出最优方案。