知识化制造致力于解决现有制造模式中存在的模式单一、缺乏灵活性、不能满足制造企业多样性需求以及重复研发等问题,对提高我国在国际CIMS研究领域的地位具有十分重要的意义。　　 各种先进制造模式通过知识网不断地被纳入知识化制造系统(KMS)中,知识网库中的知识网越来越多。这些知识网最终面对的都是用户,用户通过检索选择一个或多个合适的知识网,对其进行重构,然后将其应用到实际系统中。因此知识网的选择策略是各项技术得到应用前所需首先解决的问题。　　 论文探讨了知识网选择中两方面的问题:一是知识网的度量问题,二是知识网的模糊分类、检索与约简构造的问题,然后分别对这两个问题进行数学建模,并选择和设计算法来求解模型。　　 首先,针对知识网这种新的知识表示尚缺乏度量的问题,提出了一种基于信息熵的知识网度量方法。利用信息熵的理论,定义了知识量函数,证明知识量函数的性质以及在知识网运算中的若干结论。将该方法用于基于用户功能需求的知识网选择中,将基于用户功能需求的相似性和知识量作为评价知识网的量化指标,开发了基于用户功能需求的知识网度量的使能工具。并编写了相应的程序,通过实例证明,相似性和知识量的结合可以更好地对知识网进行度量。　　 其次,针对知识化制造系统自重构中知识网的重复检索和运算问题,研究了知识网的模糊分类、检索和约简构造方法。利用相似度函数,对知识网库中的知识网进行模糊聚类；以聚类中心为中心,确定知识网的检索空间；对各个类进行约简,找出知识网中的基本知识点,然后重构上层知识点,添加联系,得到满足用户需求的最简约知识网。同时通过具体的算例,对算法进行了比较和性能分析。　　 接着,重点研究了知识网选择系统的设计与实现。对系统进行需求分析,运用UML进行用例建模、结构建模和行为建模,并给出了设计过程中的部分用例图、类图、顺序图、协作图等。在建模的基础上,采用三层组件模型设计知识网选择系统,具体叙述各层的实现,即用户界面层,业务逻辑层和数据库层,以及系统软件的部署。　　 最后,对全文的内容进行总结,并给出论文需要进一步解决的问题。