在网络发展的如此速度的今日，网络的结构也是日渐复杂，网络的复杂程度在不断的增加。为了能够让网络的管理越来越规范，精度越来越高，把人工智能用在网络的管理和集成上面，渐渐地变成了这个领域的热门研究点。为了解决出现网络故障时无专业人员处理或处理效率不高的情况，本文设计开发出一套网络故障专家系统。本人首先分析了网络的分层结构和常见的故障，在这个的基础上，提出了一种新型的网络故障专家系统，这种专家系统是把启发性知识和逻辑性知识联合在一起组成的诊断系统，本文用到的知识库是通过关系型的数据库来构造的，最后利用了c#来完成整个界面的设计和实现。本篇论文主要在下面的两方面做出了探讨和详细的分析。（1）首先本文通过对网络故障诊断知识的分析和了解，在此基础之上建立了一个知识库模型，这个知识库模型是建立是基于扩展故障树加上规则组的混合网络故障诊断。具体来说，逻辑性知识的表示方法是通过扩展故障树知识来达成，主要包括网络故障的结构性与原理性知识；启发性的知识主要是来自于这个行业的专家经验，把这些经验和书籍知识汇总而得到的，它们是通过规则组知识来表示的。（2）本文提出了一种混合推理模型，这个模型是根据启发性知识和逻辑性知识共同组成的，不同的知识模型采取的推理方法是各不相同的。（3）实现了一个网络故障专家系统平台，实现人类专家经验再现。