知识工程针对如何在计算机中组织知识,建立高质量知识库,如何使计算机获取与搜索到有用的知识,使用知识来解决问题,以及研究通用的问题表达和解决方法。当前,以计算机为工具的信息处理技术经历了数值计算阶段、数据处理阶段后,已经进入知识处理的新阶段。知识工程成为即将到来的知识社会和信息集成中的核心技术之一。论文在全面深入分析知识工程领域发展现状、特点及存在问题的基础上,对应用领域知识系统的组成要素、表达、共享、控制和建模等进行了深入的研究。主要成果及创新点如下: (1) 将系统工程V模型开发设计思想应用于知识系统的需求分解,把知识系统的知识组成要素划分为需求分解知识(需求本体)、领域概念知识(概念本体)、领域求解知识(方法本体)、系统控制知识和解释知识5大部分,分别对应应用系统的用户视图、领域概念视图、解题方法视图、系统结构视图和解题轨迹视图,建立了各部分的数据结构,明确了相互之间的关系。 (2) 首次将层次案例规划(HCBP)的方法应用于解决需求本体的分解和检索问题,其中高层规划用来产生一个系统的解题提纲,底层规划对应于具体的概念和方法本体,以提高系统求解效率并有利于系统知识块的重用。确定了基于目标实例已知条件和目标函数的SOSM相似性计算的定义和算法,并进一步探讨了需求案例适应性修改和案例复用的方法,给出了HCBP的分解、集成、学习的步骤和方法。 (3) 讨论了本体知识维护及学习的实现策略,针对本文数据模型要素的特点,研制了基于决策树的概念本体分类(COCA)及学习算法,探讨了基于知识一致性检查的本体知识维护机制,并给出了系统实现的体系结构。 (4) 讨论了应用领域知识系统在概念本体共享交换层的设计和实现,重点研究了本体在语法和语义上的异构性,提出了建立全局本体结合各本地本体系统的语义异构解决方案。在OIL对RDFS的扩展的基础上,依据本文模型要素的特点对RDFS进行了扩展补充,建立了概念本体与OIL及APPL扩展RDF(S)语法的映射关系,确定了将概念本体转换为XML文本的方法。 (5) 针对应用领域的知识系统,确定了以黑板结构为框架的知识系统问题处理框架模型,基于本体的智能主体为不同领域知识的代表模型。针对HCBP方法,提出了面向目标的黑板控制结构和改进算法; (6) 探讨了应用领域知识系统开发过程中的方法论,提出了知识系统工程方法体系,将知识系统开发划分为知识识别、知识本体建模、知识精化、系统实现、测试验证修改等5个主要阶段,明确了每个阶段的具体内容。 (7) 应用本文研究成果构筑了秦都区农业种植结构配置决策支持原型系统。