近年来，禽畜养殖业正朝着规模化和工厂化的方向发展。这种饲养方式造成各种有害物质的大量产生、聚集和散发，对周围环境造成严重污染。为此，研究禽畜养殖场有害物质的排放率问题已引起各国农业和环保部门以及学术界的广泛关注。计算有害物质排放率，就需要对畜禽养殖场环境参数的原始数据进行加工处理。如何替代传统繁琐的手工处理方法，开发一种专门的畜禽养殖场有害气体和粉尘数据处理系统，是本文研究并给出解决方案的问题所在。 针对畜禽养殖场环境参数原始数据种类繁多、计算公式复杂、手工处理繁琐这一问题，以有害物质数据处理理论为依据，利用’Visual Basic6.0面向对象程序设计技术，初次对原始数据进行分析处理后，系统便可以自动识别同种存储格式的原始数据，并自动进行数据处理；公式镶嵌在程序中，系统根据分类情况和用户选择情况自动计算排放率。整个操作过程多采用鼠标点击事件，界面友好、操作简单，不需要数据处理人员掌握相关的理论和专门的技术，节省了人力，提高了数据处理的效率。智能化禽畜饲养场环境质量监测数据处理系统采用Excel作为后台数据库，方便用户随时查看历史数据。 针对传感器失调或损坏等原因造成的有害气体数据缺失或失真问题，本文充分考虑各种环境影响因子，提出了基于减法聚类的模糊神经网络方法，对无效和缺失数据进行恢复性估计，估算平均相对误差为2.63％，最大相对误差为6.91％，估算效果较好。与简单的线性插值相比，提高了数据处理的精确度，使得工作人员可以获取精确的有害气体排放率，为制定有害气体排放标准提供了科学依据。 本文是在江苏省国际合作项目的基础上完成的，系统采用2006年1月份在美国密苏里州猪场采集的数据作为原始数据，对系统进行测试验证，数据处理效果良好，有很好的参考和推广价值。