该文详细阐述和透彻分析了我们提出的扩展加权模糊逻辑及其推理机制,并对我们开发的基于扩展加权模糊逻辑的推理机系统设计与实现中的关键性技术进行了具体介绍.该文首先根据现有不确定推理模型的组成和推理特征,抽象归纳出一种基于产生式规则的不确定推理模板模型.该模板模型具有合理的组成框架结构和接近人类专家推理方式的工作过程.该模板模型可以帮助我们对不确定推理模型的不确定性知识表示和推理机制分析比较,也从推理逻辑和系统实现代价的角度指导我们研究、构造和实现新的不确定推理模型.该文随后重点分析模糊推理中的加权模糊逻辑推理优缺点,基于"积累语义"的合取逻辑是其最大优点,但单一的合取逻辑又是制约其推广应用的关键缺点.该文依着"优点继承基础上扩展"的原则,引入"经典或逻辑",并对加权模糊逻辑运算法则重新定义,形成了该文研究核心—扩展加权模糊逻辑.该文证明扩展加权模糊逻辑在不确定性知识表示和推理方面,完全兼容加权模糊逻辑和Zadeh模糊逻辑.结合不确定推理模板模型的内容,该文描述了已应用于实际系统的扩展加权模糊逻辑不确定推理模型.以模糊逻辑知识体系的真度测度区间对二值逻辑知识体系二值测度的兼容性和两种逻辑下推理结果的逻辑语义一致性为评测指标,该文严格定义了一种逻辑扩展能力评价模型,并给出对扩展加权模糊逻辑和加权模糊逻辑的详细评测过程.充分证明了我们提出的扩展加权模糊逻辑是经典二值逻辑的完全逻辑扩展,而加权模糊逻辑仅是基本逻辑扩展.该文最后介绍基于扩展加权模糊逻辑的推理系统实现时,采取的一系列保证推理效率和完备性的控制和执行策略.该推理系统在农业专家系统开发平台AESDP中成功应用,表明扩展加权模糊逻辑推理的可行性和有效性.