为构建智能鱼类信息共享平台，实现鱼类信息的高效准确检索，针对鱼类数据库信息量大、高并发等特点，基于MongoDB研发了智能鱼类信息共享平台。平台数据库设计了16张表，涵盖了鱼名、生态、形态等多种信息，使用SpringBoot结构的Java一体式框架和集成人工智能识鱼模块，采用卷积神经网络实现图片识鱼；利用MongoDB的BinaryJSON实现松散数据结构的管理，使用Spring的MongoTemplate服务进行MongoDB数据库操作，采用阿里云提供的云服务器平台，以及Nginx反向代理和SpringBoot内置的Tomcat服务器组合完成网络部署。结果表明：本研究中构建的平台数据库实现了鱼类信息的科学性、可追溯性及实用性，系统较好地降低了架构的耦合度，提高了程序的可维护性；系统实现了海量数据存储和高并发访问的需求；构建的智能鱼类信息共享平台，可提供基于纲目、地域、形态、鱼汛、有无鳞片等多种检索入口，图片识鱼准确率达到92.67%;用户可通过上传鱼的文本、图片，查询或识别该鱼的相关信息；还可在地图中根据鱼所处的位置搜索鱼的详细信息，满足了多样化的检索需求；平台信息开放，实现了优质鱼类资源共享。研究表明，构建的智能鱼类信息共享平台，信息丰富、使用便捷，能有效地解决鱼类海量数据存储和访问效率问题。

本文讨论了强化环境监测质量管理体系的策略，涉及技术升级、标准化体系和信息化平台建设。在技术升级方面，引入先进的监测技术和设备，如传感器网络和遥感技术，以提高数据准确性。标准化体系的建设包括制定环境监测标准、采用国际通用数据格式，并实施质量控制，确保数据一致性和可比性。信息化平台的构建涵盖集成式管理、大数据分析和人工智能应用，以实现数据的集中管理、存储和共享。这些策略的综合实施将为环境保护和可持续发展提供更强有力的支持。