专家系统(ES)是人工智能领域的一个重要组成部分.目前专家系统大多采用产生式系统(Production System)技术实现,产生式规则表示法则是产生式系统中用来表示专家知识的基本方法.该文提出基于关系数据库表示产生式规则的思想,同时,提出了一种称为"分类编码产生式规则"的专家系统知识表示方法,该方法实质性的改进了传统的产生式规则,可有效地解决基于规则专家系统存在的知识组合爆炸及由此带来的搜索匹配效率低的问题.关系数据库(RDBMS)有一套完整的关系理论基础,其强大的数据存储、检索、组织及管理能力正是当前知识库系统所需要的.因此,在RDBMS下实现知识表示的机制是很有价值的.产生式规则的数据结构是一种不规范性图形结构,该文在仔细研究了产生式规则的数学模型后,结合关系数据库的特点,提出了"分类编码"的思想:将产生式规则前件和后件逐层分类、标志,将具有非规范性数据模型的产生式规则分解为具有线性表结构的规则元素,再将规则元素及其关系存于规则元素表及规则元素关系表中,最后,利用规则的前件和后件将规则元素重新链接成产生式规则.该文以某科委的科技项目评估为背景,以克服"同行评议法"的人为因素对评估结论的正确性、公正性和科学性,受咨询专家的影响,提出在经知识工程师抽取咨询专家的知识基础上,建立科技项目评估专家系统(ETPES),并由ETPES进行科技项目的立项评估活动.该文共有五部分,第一部分是关于专家系统和科技项目评估的介绍,由此引出ETPES的设计方案;第二部分是对知识、知识表示和知识获取的概念和方法的理解和思考;第三部分是对开发ES的技术、方法和步骤的引入,为后面的工程实现做准备;第四部分是作者所作的研究工作,主要内容:(1)课题的知识获取方法;(2)课题的知识表示;(3)推理机的设计;第五部分是实现ETPES,从总体设计到每个功能模块的开发都有论述和介绍.