本文根据目前高校学分制的特点，并结合中国海洋大学教务管理工作的实际情况，运用基于神经网络模型的专家系统理论进行中国海洋大学本科教学运行新体系专业识别模型的建立及应用。文中对有限条件下自主选课和毕业专业识别与确认系统的要求进行了详细的阐述，并根据这些要求设计了基于B/S和C/S的信息管理系统，通过合理的数据库结构设计及C/S结构的分布式计算，经数据测试及实际运行，解决了因数据库关系复杂、海量数据运算带来的运算速度缓慢问题。在此基础上又对专家系统进行了设计，对综合数据库，知识库，知识获取、推理机、解释器等各部分进行了具体的阐述。基于神经网络模型，对推理机进行了建模和设计，通过推理机训练解决了课程相似性替代、政策因素、教学计划动态改变等知识库的自学习功能实现，并与专家系统构成统一的整体。该模型将学生的成绩单作为系统输入，通过建立基于神经网络的推理机进行初始化识别，并进一步依此推理机来训练专业识别所需要的知识库，知识库的构建由符合专家系统需求的初始教学计划和课程替代组成，并通过系统运行进行自学习训练，最终结合教学计划模型中关于学分的计算规则得到该学生成绩总表对所有专业教学计划的匹配度，进而得到其所修专业的专业信息。经系统实践已初步建立起中国海洋大学专业识别模型。另外在本项目的研究工程中，作者发现可以在本方法的研究结果基础上研究不同专业课程体系相似性的判别，进一步指导高校“专业群”的建设。甚至可以建立起一种以课程(甚至更小粒度)为要素的衡量判断专业之间相似性的科学方法。并根据“本科专业群”的课程结构特点，研究和建立起相应的教学组织管理模式，进而达到不同专业教学条件统筹共建、教学资源优化共享、办学实力整体增强和教学质量全面提高的目的。