本文在对疾病诊断型专家系统和鱼病诊断知识进行大量文献研究以及对水产养殖基地进行调研的基础上，通过对鱼病诊断案例的获取和分析，建立了CBR与RBR协同推理的鱼病诊断知识表示模型和鱼病诊断推理模型，搭建了呼叫中心平台，采用ASP.NET技术进行程序开发，实现了面向呼叫中心的鱼病智能诊断系统。重点做了以下三个方面的工作： (1)本文通过对鱼病诊断知识和鱼病诊断案例的详细分析，建立了面向CBR与RBR协同推理的鱼病诊断知识表示模型，包括鱼病案例的0-1矩阵知识表示模型和鱼病知识的IF-THEN产生式规则知识表示模型。 (2)本文通过对鱼病案例的分析和对鱼病诊断的CBR与RBR协同推理机制的研究，建立了CBR与RBR协同推理的鱼病诊断推理模型，包括鱼病案例的两级索引模型和鱼病案例检索模型。其中，鱼病案例检索模型采用了产生式规则和最近邻算法，由鱼病症状特征辨识、初级匹配、相似性度量、案例复用和案例保存等步骤组成。 (3)本文在以往研究的基础上搭建了呼叫中心平台作为养鱼户与鱼病智能诊断系统进行交互的媒介，同时采用ASP.NET技术进行程序设计，开发了面向呼叫中心的鱼病智能诊断系统，实现了预期功能。 本系统进行了测试运行，结果表明：本文建立的鱼病知识表示模型有利于优化案例知识库结构和提高推理效率；鱼病案例两级索引模型提高了鱼病案例的检索效率；CBR与RBR协同推理的鱼病诊断推理模型较以往的推理模型有更高的准确率和推理效率；呼叫中心平台可以解决养鱼户因不具备计算机和互联网而不能获得鱼病诊断系统服务的问题。