基于知识工程的系统研究历来是计算机理论及应用研究的前沿之一，但是知识获取的瓶颈问题，一直束缚着研究人员的研究进程，而范例推理系统(CBR)恰能较好地解决这个问题，目前已广泛应用于各种问题求解，有着十分良好的应用前景。 范例推理是一种用先前求解问题的经验和方法，通过类比和联想来解决当前相似问题的推理技术，它是动态决策环境下求解不良结构问题的常用方法。 地理信息系统(GIS)是60年代发展起来的一种集数据采集、存储、管理、分析于一体，并能够描述地球表面信息(包括大气层在内)以及空间、地理分布相关数据的空间信息系统。 GIS系统作为一种新兴的地学工具，具有很强的空间分析能力，但由于地学问题的复杂性，一些地学现象很难用确切的模型进行模拟和预测。另外，随着计算机技术的迅速发展和社会需求的不断增加，GIS技术逐渐走向成熟，应用领域不断扩大。人们对GIS的要求已经不再局限于简单的图层显示和自动制图，人们期望它能为决策提供依据。考虑到范例推理系统的在处理半结构化和非结构化问题方面的出色能力，本文探讨了如何将范例推理应用于GIS中。根据国内外学者在地理范例领域的研究成果，给出了地理范例一个较为科学的定义。在此基础上，重点讨论了基于范例推理的GIS系统结构，研究了如何进行地理范例表达，如何构建地理范例，以及如何在地理范例空间中进行空间推理。本文的主要做法是将改进的Tesseral方法用于属性信息的表达，并在Tesseral空间内进行空间推理。 应用研究方面，研制开发了“数字合肥”的子系统。其中的绿化管理模块就是一个基于CBR的GIS实例。“数字合肥”是基于MapInfo平台的GIS系统，在这个平台上，我们实现了GIS与CBR系统的对接。在这个模块中以改进的Tesseral方法来表达属性信息并进行空间推理，实现了在前面理论研究中的想法。