当今社会是一个信息的时代,如何充分利用各种各样的信息为人类服务已显得越来越重要。作为新兴的知识发现技术——数据挖掘系统已越来越受到人们的关注,它们为人们从大量数据中获取感兴趣的、有用的信息提供了便捷之道。随着摩托车工业的飞速发展,我国已成为世界上最大的摩托车及零部件制造基地之一。然而我国的摩托车行业却正面临着前所未有的问题,摩托车企业花费大量的人力财力引进生产线及技术,积累了海量的数据,却没有效利用、挖掘、整理、共享,使得企业的自主创新能力和自主开发能力低下,导致产品档次不高、缺乏市场竞争力。如何利用计算机对摩托车行业中保存的大规模数据进行分析、利用并从中发现其中有用的知识以有效地支持决策,提高我国摩托车企业的自主开发能力及产品的市场竞争力,这是我国摩托车行业亟待解决的问题。摩托车智能设计系统利用了人工智能、数据挖掘、神经网络、CAD/CAM/CAE等综合技术,着眼于摩托车产品开发的全生命周期,实现摩托车产品的获取、自动分类、记忆预测、性能分析、参数化造型和虚拟测试等过程,以提高摩托车设计开发的速度和可靠性,提高摩托车设计开发的能力,实现创新设计。摩托车智能设计数据挖掘系统作为其中的一个子系统,主要对摩托车实例库进行清理、分类,并对设计要求进行预测检索,找出最相似的设计方案供进一步推理使用。本文通过对挖掘系统的工作原理、挖掘方法、挖掘过程和开发手段上进行分析研究,结合摩托车总体设计及摩托车车型的特点,提出了一个将ART1神经网络和BP神经网络相结合的数据挖掘算法,构建了数据挖掘机制,实现了基于ART1神经网络和BP神经网络的集成挖掘。论文的主要研究工作包括:①研究了摩托车开发的一般过程和摩托车总体设计及摩托车分类相关内容,提出了摩托车智能设计挖掘系统的I/O功能和系统框架。②研究了摩托车知识挖掘求解问题的思路和方法以及挖掘系统的方法,对ART1网络和BP神经网络进行了比较,提出了两者集成的分类、记忆、预测检索的挖掘方法及其在摩托车智能设计挖掘系统中的实现。③研究了基于神经网络的数据挖掘系统技术,构建了基于ATT1网络和BP神经网络集成的分类、记忆、预测检索的数据挖掘引擎。④研究了挖掘系统开发方法,通过研究ART1网络和BP神经网络的算法,成功的将两者嵌入VC++来构建摩托车智能设计挖掘系统。