实现计算机执行临床路径是医疗智能化建设的重要内容,是提高诊疗质量、可靠性的重要手段。研究表明回答集逻辑程序（Answer Set Programming,ASP）在临床路径的编码和执行方面具有表达力强、推理能力强的优势,然而对路径文档中通常以大量文字描述为主的诊疗标准也还存在着编码难、不确定性知识处理难的问题。为此,本文研究基于ASP的诊断路径表示和推理,聚焦于基于ASP的诊断标准表示和推理。头痛是一种常见的临床疾病,国际头痛疾病分类第三版（ICHD-3）是由国际头痛协会编写形成的最新的头痛诊断标准,为头痛的诊断提供了规范的诊断依据。本文以ICHD-3为临床诊断路径范例,研究基于ASP的临床诊断知识的表示和推理,主要工作和成果包括:（1）研究了面向诊断标准的诊断知识分析和诊断评估方法。根据临床诊断路径的诊断知识要素,结合Cogent知识分析方法,设计了诊断知识分析过程和诊断评估过程,形成了包括诊断知识分析模型和诊断评估模型的临床诊断知识模型。（2）研究了基于ASP实现诊断知识的表示和推理技术。设计了临床诊断知识模型到ASP的转化方法,实现了诊断知识分析模型ASP编码和诊断评估模型ASP编码的自动生成。（3）设计了一个头痛诊断原型系统,实现了上述基于ASP的临床诊断知识表示与推理技术。基于该系统,在门诊病历基础上,采用常见的头痛疾病类型诊断标准,进行了验证测试。本文提出的基于ASP的诊断标准表示和推理方法为实现临床诊断路径中非结构化的诊断标准的计算机可执行化提供了一条途径。