随着以计算机为代表的信息技术的飞速发展与应用,人类已然进入了信息化社会。计算机网络在人类生产生活的诸多方面都施加着自己的影响力,人类的许多生活习惯和行为都随之发生着变化,人们已经如同离不开食物和水一样的离不开计算机网络了,计算机网络已然成为了现代社会的最重要的基础设施之一。网络规模的急速扩张加之不同种类不同拓扑结构网络的出现使得网络的管理与维护难度呈指数般增长,因而网络测试成为了一个研究热点与难点,其中最困难的地方在于如何高效的对复杂的网络测试数据进行自动化的分析与处理,然而在过往的研究中人们并没有找到一个切实可行的处理方法或是形成完整的理论依据。在复杂的网络测试场景中,网络测试数据不仅数据量巨大而且参数类型各不相同,其意义也都不一样,传统的依赖专家人工处理的方式不仅耗费巨大的人力物力而且效率很低,效果不甚理想。对于这个难题,本文联合科研院所的实际项目,结合专家系统和证据理论,深度研究了网络测试数据自动化处理与智能研判的方法。论文首先从知识的概念、知识的特性和知识的分类入手对知识进行了详细讲解,随后介绍了几种常用的知识表示方法并对比分析其各自的优缺点,根据知识表示方法需要满足的原则,设计并实现了一种基于XML的知识表示法来满足研判信息和相关知识的需求。根据知识库系统的构建原则和构建方法,为本系统设计了仪器库和规则库。通过对不同信息存储结构优缺点对比分析,确定了本系统测试信息和知识的树形存储结构,根据不同研判树形结构给出对应的研判模型下对于研判信息的不同处理方法。然后通过对不同推理方式和推理策略以及冲突消解策略的研究与分析,结合本系统知识库的特点,设计了一种有效的推理策略,并对推理流程进行设计。最终,本文提出了系统的全部设计方案。在上述工作的基础上,论文完成了基于专家系统和证据理论的网络测试数据智能研判系统,并在不同场景下对系统进行测试工作,通过实验结果分析表明,本系统能够快速有效的对网络测试数据进行信息融合与推理过程,得到专家级的研判结论和对应的研判建议。