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工作流管理技术是制造企业实现业务过程自动化的重要支撑技术，它能够有效管理企业信息系统(EIS)中的业务活动、人员与数据等重要元素，并协调其相互关系。雷达产品复杂性很高，其工艺准备过程是一个知识密集型业务过程(KiBP)。同时，由于其特殊应用背景，雷达的制造工艺准备业务过程管理的敏捷性要求很高。为了提高面向知识密集型业务过程管理的工作流管理系统（WfMS）的工作效率及信息支撑水平，本文在对雷达产品快速工艺准备的业务过程管理现状进行研究之后，对知识密集型业务过程的任务生命周期以及重要环节的知识发现与应用进行了探讨。在此基础上，本文重点对知识密集型工作流管理技术框架、工作流活动的生命周期中任务实例化阶段的工作流资源快速分配，以及任务执行阶段的信息支撑技术展开了深入研究。 针对雷达快速工艺准备的业务过程管理需求，基于工作流管理系统的控制流模式、资源模式及数据模式，建立了工艺准备业务过程模型;在此基础上，对知识密集型任务的生命周期进行了描述，并以此为基础建立了一种知识密集型工作流管理系统框架KiWfMS。KiWfMS在常规工作流管理系统的基础上，针对工作流任务实例化阶段的快速资源分配问题，集成了快速工作流任务分配引擎R3E;针对任务执行阶段的知识发现与推荐问题，KiWfMS集成了任务执行时的知识推荐引擎TKRE。 针对R3E在任务实例化时的工作流快速任务分配问题，本文提出了一种基于关联规则挖掘技术的资源分配规则快速发现与推荐技术。首先，研究了一种闭环工作流资源管理框架作为资源分配规则发现与重用的纲领。在此框架下，研究了一种基于Apriori的算法对工作流执行日志中的频繁项集L(3)进行快速搜索;然后，在资源分配元规则的约束下，基于置信度(confidence)与支持度(support)生成资源分配强规则;接下来，为了实现资源分配的全局优化，基于lift对生成的强规则进行负相关规则的标定;在分析了置信度与预测准确度之间的相互关系的基础上，基于最优置信规则对所有的资源分配规则进行排序以供资源分配的决策支持。最后，基于实际工作流执行日志数据对提出的方法与现有的资源分配算法进行了对比验证，并对实验结果进行了讨论。 针对TKRE在工作流任务执行时的知识推荐问题，本文提出了一种情境感知的工作流任务知识推荐技术。首先，在对工作流任务的执行情境研究的基础上，建立了一种基于本体论的分层工作流情境本体模型WfCOM，并对其进行了形式化描述;接下来，针对WfCOM情境本体实例节点在元素层面和结构层面的共有特性，分别研究了基于Jaro-Winkler的语言学字符串相似度算法，基于tf-idf的本体描述文本向量空间相似度算法，以及基于图结构自相似的情境本体结构相似度计算方法。在上述本体节点匹配算法基础上，本文研究了一种线性组合的多维度情境相似计算方法，为了找到最优权重向量，研究了一种基于访问历史评价的权重向量搜索方法，并通过实验对提出的多维情境相似算法进行了验证。 在上述研究成果的基础上，开发了面向雷达快速工艺准备的KiWfMS系统，简要介绍了KiWfMS的体系结构、主要任务类别、功能结构以及系统任务执行周期。以一个型号产品的工艺设计任务为例，详细介绍了KiWfMS的中任务执行周期各阶段的系统界面以及服务器端的主要工作过程;对KiWfMS的基本支持功能如权限分配、组织管理等功能界面也进行了概要介绍。文章分别按KiWfMS的常规工作模式和快速工作模式进行了实验，并进行了效率评估。基于KiWfMS的快速工艺准备系统在某雷达制造企业工艺部门得到了应用验证，系统测试结果表明，该系统能够有效提高工艺准备任务的分配和执行效率，增强雷达生产的快速响应能力。