1、專家系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域的重要分支，在實(shí)踐領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛。在專家系統(tǒng)中，知識(shí)的表示形式是多樣的。但在實(shí)際的應(yīng)用中，知識(shí)的表示形式的優(yōu)劣性將最直接的反映在完成任務(wù)的效率上。因此，在原有的模糊專家系統(tǒng)基礎(chǔ)上，本文研究了謂詞的表示形式和不精確推理的結(jié)合，大大增強(qiáng)了原來(lái)系統(tǒng)的知識(shí)表示能力，從而建立了一個(gè)表示能力和推理能力更強(qiáng)的專家系統(tǒng)。
　　本專家系統(tǒng)由正向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型權(quán)值法的診斷型模糊推理機(jī)和對(duì)基于謂詞的模糊知識(shí)庫(kù)的管理維護(hù)組成的。為了解

2、決謂詞不能有效的進(jìn)行不精確推理的問(wèn)題，提出了針對(duì)謂詞結(jié)合模糊知識(shí)的推理算法，建立了基于謂詞的模糊推理系統(tǒng)。
　　本文所提出的基于謂詞的知識(shí)表示和模糊知識(shí)有效的結(jié)合在一起。這種表示方法具有完備性，根據(jù)它建立的知識(shí)庫(kù)不但能準(zhǔn)確、方便的存儲(chǔ)精確的數(shù)值型知識(shí)和模糊語(yǔ)言表示的知識(shí)，而且能有效的表示、存儲(chǔ)模糊的連續(xù)型知識(shí)和離散型知識(shí)，既解決了隸屬函數(shù)和論域在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的問(wèn)題又不依賴于具體的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。模糊知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)由規(guī)則庫(kù)、謂詞庫(kù)、個(gè)體變?cè)?/p>