随着计算机技术的飞速发展，静寂了40余年的人工智能领域的研究得到了蓬勃发展，在国民生产建设中发挥着越来越重大的作用。纵观如今人工智能领域的实际问题研究，多数集中在基于决策树的行为模拟阶段，真正满足“理性地思考”(Think Rationally)的系统由于短期价值及实现成本等因素一直没有得到足够的重视，但这方面的研究必将作为人工智能研究的最终方向。 本文将提出一种新的系统结构--先验知识库，用于探讨构建“类人思维”(Thinking Humanly)的可行性，并将以解决实际问题作为媒介来展示这种新的控制系统结构。 “先验知识库”这个概念是作者借由古典哲学理论先验论(Apriorism)的相关含义引申而来，用于近似表现人类处理具体事务的思维过程，并着重强调先期的经验学习积累在实时反映时的作用。与常见的实时反馈机制的最大不同在于，先期经验学习的重点在于认识环境并积累应变策略，而反馈机制重点在于闭环控制系统。 实验选择RoboCup小型组机器人系统作为研究平台，全文将详细介绍新系统的构建理念、硬件结构环境的配置、行为模拟模块的定义、类人思维决策中枢的建立。 区别于一般智能决策系统，新的模式统一地将整个系统的决策环节交与先验知识库来裁决，并将研究重点确定在先验知识库的结构、优化过程和收敛问题上，分别提出了初步的解决方案，通过实验验证，显示了极高的研究价值与实用价值。