知识表达和基于知识的推理是知识工程研究的重要课题。在智能化系统中，一般认为知识表达处于中心地位，它既是知识学习与获取的基础，又是知识记忆、处理与利用的前提。知识表示就是用计算机能够接受并进行处理的符号和方式来表达人类的知识，即研究如何把知识形式化，并转移给机器。知识的表达和推理技术主要用于构建应用于某一领域的智能应用系统，使其在相关领域中起着具有专家水平的决策能力。随着进入知识经济时代，知识越来越重要，已成为经济的推动力和支持成功的中间力量。随着基于知识的各类计算机决策支持系统的数量和作用与日俱增，因而倍受学术界和企业的高度重视。　　 本论文适应知识经济的发展与智能经济市场的需要，针对目前商业智能的研究和发展情况，对商业智能中的知识表达和推理技术进行了深入研究，研究成果为开发一类商业智能计算机应用系统提供了理论和方法，提供的原型系统因其较好的行业背景，而具有潜在的应用前景。　　 本文采用国内外流行的先进技术，以辽宁地税决策为背景，设计了一套结构合理，功能完善，可扩展，可视化的决策支持原型系统。主要包括：采用基于Web和组件技术构建了一个商业智能平台的整体框架；在Jess集成开发环境下编写了一套业务规则，为辽宁地税系统建立了规则引擎组件，利用Rete推理机制进行推理：利用多元线性回归方法，建立了辽宁地税决策支持系统的税收预测模型；设计了前台显示界面，可以多种形式表现税收预测结果，为业务人员辅助决策提供支持。本文研究的创新点在于：作者提出基于Jess的扩展的产生式规则知识表示方法，能有效的表达和处理辽宁地税系统中所遇到的各种复杂业务逻辑，规则中引进不同“粒度”的知识源(过程性知识)，增强了系统的处理能力和应用范围。作者参与开发的数据整合工具—数据集成器，可以支持多种外部文件系统作为数据源，方便数据的存储和导入；本文中的规则引擎组件以及业务规则定制平台均采用Java编写，可移植性强，具有可跨平台运行的特点。　　 实践证明，该商业智能平台具有较好的扩展性，使用规则引擎组件可以帮助开发者从软件的应用逻辑中分离出商业规则逻辑，有助于地税系统的重构，因而具有很大的商业价值。