危机的发生具有必然性和客观性。面对危机，最好的办法就是在危机发生之前进行事先的预警预控，把危机消灭在萌芽状态。因此，采取合适的预警理论和方法进行预先警报并在此基础上采取针对性的措施就显得非常重要。危机预警是一类带有大量不确定因素的半结构化问题或非结构化问题。很多因素没有历史数据和相应的统计资料，很难进行科学地计算和评估。传统的分析方法存在很多的局限性，分析和预测的结果也不够准确。数据挖掘技术是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，它能自动地分析数据仓库的海量数据，挖掘出丰富和客观的预警知识，并运用于危机预警。将数据挖掘技术运用于危机预警领域，具有重要的理论意义与应用价值。本文的主要工作如下：(1)分析传统的预警理论、方法和应用领域。提出了一种基于数据挖掘技术的预警机制。(2)设计了一种基于领域知识约束的预警知识表示方法，在分析关联规则挖掘方法的基础上，提出了一种基于领域知识约束的预警知识挖掘方法。(3)设计了一步预警方法和迭代预警方法，以根据挖掘出的预警知识生成预警信息。(4)以教育数据挖掘为背景，应用本文提出的预警机制、预警知识挖掘方法和预警方法，针对高校教学教务系统中的成绩预警问题的解决开展了有益的探索研究。