本文的主要工作是通过研究人工智能技术在网络性能管理中的应用，发现目前的网络性能管理系统存在智能化不足的特点，为了提高网络性能管理系统的智能化，通过研究专家系统、神经网络和粗糙集理论三种技术，结合网络性能知识的特点，提出了一种基于多智能混合的网络性能管理系统RSNNES，该系统采用了粗糙集理论与神经网络、神经网络与专家系统松耦合的结合方式，粗糙集作为系统前端对网络性能知识离散、约简和规则抽取，神经网络训练经属性约简后形成的样本集，专家系统负责解释和完成人机交互。系统中粗糙集与神经网络的融合是系统设计的重点，本文详细介绍了两者结合的原理，并以此构建了系统的框架结构。本文还研究了网络性能的知识获取和知识表示，实现了网络性能管理系统，提高了网络性能管理的智能化水平。该系统对于处理其它领域问题也具有一定的适用性。