专家系统已经成功地应用在各个领域30余年。然而,一直以来专家系统设计在它的核心部分——知识表示方面,仍然存在不足,有充分的空间待于挖掘。如何更准确的表示知识,从有专家系统起就是最受重视的分支之一。有关的学术会议有两个,在有关刊物和会议上论文也是层出不穷的,还有许多专著研究这个问题。在国际上,这方面优秀的专家有Shotliffer, Duda, Shafer, Heckerman, Pearl, Dubois, Prade, Yager等等。国内最早涉及这方面工作的是吉林大学,他们先是在《计算机科学》上将国外的工作介绍到国内,随后又做了不少工作,在他们的带动下,国内许多学者也投入这项研究,并取得了一些好的成果。本文先对知识表示的方法、不确定性推理的基础理论与方法,包括概率论基础、贝叶斯网络、证据理论、模糊集合与模糊逻辑等进行了仔细研究。指出了现有不确定性推理方法的缺陷,分别从知识表示和传播算法两个方面进行讨论,分析了优点及其缺点。在此基础上提出了一种改进的不确定性推理模型,针对存在的问题分别从知识表示方法和推理机制方面进行改进,提出了一种带重要度可信度的框架规则知识表示及其模糊推理,它能够较好的表示知识,避免了单独采用框架表示知识或者单独采用规则表示知识所带来的不足。并介绍了基于产生式的知识表示及其推理模型、原有已改进模型和本文提出的知识表示及其推理模型的三种推理模型实验对比分析。