以“问题-原因-解决方案”来表达的这类经验性知识具有模糊性、不确定性，且解决方案与问题高度关联性等特点。其传承方式主要以师傅带徒弟的形式进行，这决定了其可能只被少数专家掌握，且将随着专家的变迁而变迁，将给需要这类知识的企业带来不可估量的损失，正是因为认识到这类知识重要性，一些企业试图通过计算机将它管理起来，以实现知识的重用、共享和积累。 由于计算机能识别的往往是一些人类无法解读的符号编码，所以即使将这类经验性知识存储在计算机内，为了便于人们识别和应用这类经验性知识，需要研究如何把这种编码“翻译”成人类能理解的自然语言；当用户以问“问题”的形式使用这类经验性知识的时候，需要研究基于问题特征的检索式解释方法，从而为用户提供最为接近的“经验性知识”，以及其他可参照的“经验性知识”。 基于上述问题和需求，并结合这类经验性知识的特点，本文以模具企业修/改模方法中所反映的这类经验性知识为背景展开研究，主要工作如下： 1．研究并确定了这类经验性知识的表示方法。通过对这类经验性知识特点的分析，建立了以特征层次树为基础的特征层次表达模型和以概念层次树为基础的特征值层次表达模型；构建了基于产生式规则与层次模型相结合的这类经验性知识的表示方法，并引入隶属度因子以及置信度因子，用以度量这类知识的模糊性与不确定性。 2．针对这类经验性知识设计开发了基于模板的解释器。通过分析这类经验性知识的表示特点，提出了基于模板的解释器设计方案，给出了模板的分类原则，模板的选择逻辑，以及程序实现的方法，并针对模具修/改模经验性知识为例，进行了验证说明。 3．从知识应用的角度，探讨了基于问题特征的检索式解释方法。在以上研究成果的基础上，经过对用户所问“问题”特征的分析，给出了问题的同层次化处理方法，基于同层化后问题特征的搜索策略，以及这类经验性知识的相似度计算方法。 4．原型系统的设计与实现。基于以上研究成果，本文负责完成“改模知识归纳原型系统”中解释器部分的设计开发，本文给出了解释器的功能树和E-R模型，采用VS2005（C#）+SQL Server2000平台实现了该解释器并应用于改模知识归纳原型系统中。本论文得到了基金项资助：国家自然科学基金项目（50775042）、国家科技支撑计划项目（2006BAF01A43）、国家863计划CIMS项目（2007AA04Z1A8）联合资助。