专家系统的推理是基于知识的。推理机是专家系统的核心,它决定了知识的选择和运用方式。本文以公路工程质量问题为研究对象,围绕专家系统的知识推理运用方式及其相关实现技术进行了研究探讨,并为项目“公路工程质量问题分析与诊断专家系统研究”的系统RoadQuality的开发和实现提供了相关的技术支持。主要工作如下:首先介绍了面向问题分析与决策(Problem Oriented Analysis and Decision,POAD)知识模型,它依据人对问题分析和处理的思维方式和特点,以问题对象为核心,定义了知识对象、知识字典、知识单元以及对象之间的相关关系,为知识的推理运用奠定了基础。其次,在POAD知识模型基础之上进行了知识的确定性和不确定性推理运用研究。在确定性推理方面,依据人类分析解决问题的思维特点,提出了以人为主导的推理方式并在“公路工程质量智能分析与诊断专家系统”的开发中进行了实际运用,取得了很好的效果;在不确定性方面,采用显著度来描述问题存在的可信程度,充分考虑到现象对于问题的重要性,提出了基于问题显著度的不确定性推理方法,具有可靠性高、针对性强和自修正性的特点。通过计算实例证明该方法能够快速准确地进行不确定知识的推理运用。然后,对推理实现过程所涉及的相关技术也进行了一定的研究,包括知识的检索和界面的友好性。关于知识检索,结合POAD知识模型,分析了不同类型的检索功能需求,提出了独立对象检索方式和组合对象检索方式,并综合运用了精确检索方式和模糊检索方式,在“公路工程质量智能分析与诊断专家系统”中得到了很好的应用;关于界面友好性,构建了T-DDLW模型,设计了基于N-Proration的动态布局方法并在“公路工程质量智能分析与诊断专家系统”的系统主界面和高级检索模块进行了实际应用。这些相关实现技术为专家系统RoadQuality的推理实现提供了很好的辅助作用。最后,对全文进行了总结并对下一步工作进行了展望。