本文在分析电器现代技术的发展现状及其设计特点的基础上，将人工智能技术理论引入产品的设计过程，对电器领域的知识建模，知识表示，知识获取等方面进行了研究，并提出了相应的解决方法。以期通过研究达到缩短产品开发周期、降低开发成本、提高产品设计质量的目的。　　 本文以人工智能技术为基础，构建了电器智能设计系统的总体结构，根据电器领域的特点，阐述了系统中各个模块的功能特性。　　 在广泛收集电器领域内专家设计知识的基础上，将多种表示方法混合使用构建系统知识库，使产品知识的表达更加全面、具体，为系统能够在不同的设计进程中、在不同的设计状态下采用灵活的推理方式奠定基础。　　 基于粗糙集理论中的属性约简，提出了一种利用产品层次结构提取产品模型最简属性集的方法，并在此基础上，根据产品的不同属性在其产品设计中的作用不同，借助粗糙集理论中重要性和支持度等概念，提出了一种为产品最简属性集进行权重分配的方法。　　 基于实例的推理(CBR)，借助隶属度和贴近度等概念，构造了源实例与目标实例的模糊相似度函数，提出了一种模糊相似度的求解方法。同时，对于产品设计中存在的不确定参数问题，课题分别基于模糊综合决策和证据理论，提出了求解不确定参数的两种方法，有效地解决了设计中的模糊不确定问题。