本文针对我国目前软岩巷道支护原理、控制技术、变形破坏机理及影响软岩巷道稳定性的主要因素进行了研究分析,并总结以往研究成果的基础上首次将人工智能案例推理技术(CBR)应用到软岩巷道支护中,对软岩巷道进行智能化匹配支护,并利用VB6.0和Access数据库技术实现系统的功能,该技术不仅克服了理论复杂、知识获取瓶颈问题,而且可以对机理、知识表达不够清楚的软岩巷道支护系统实现快速准确的获得有效的支护预案,基于此,本论文将案例推理技术引入到软岩巷道支护系统预案中,在现有资料的基础上,归纳总结了软岩巷道围岩稳定性的影响因素,确定了软岩巷道支护预案所包含的信息内容,采用基于框架的案例表示方法和改进的欧式距离公式算法为基础的案例检索方法,并对案例适配、案例学习、案例库管理进行了构思和探讨,在软岩巷道支护预案系统需求分析的基础上,设计了系统的工作流程及结构,重点阐述系统案例数据库的设计、组织和开发实现,其中在影响因素权重获取过程中利用了外部接口结合Matlab数值软件结合云模型权重确定法实现二次开发,最后对顾桥北一(11-2)轨道下山进行工程实践,在对软岩巷道进行合理支护后,通过布点观测结果表明该系统具有快速、准确等特点,可以辅助技术人员做出软岩巷道支护决策。