知识表示（knowledge representation）就是将人类知识形式化或者模型化。
知识表示的目的是能够让计算机存储和运用人类的知识。已有知识表示方法大都是在进行某项具体研究时提出来的，有一定的针对性和局限性，目前已经提出了许多知识表示方法。
常用的有：产生式表示法、框架表示法、状态空间表示法

产生式表示法

产生式表示法又称为产生式规则（production rule）表示法。“产生式”这一术语是由美国数学家波斯特（E.Post）在1943年首先提出来的，如今已被应用于多领域，成为人工智能中应用最多的一种知识表示方法。

一、产生式

产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量，适合于表示事实性知识和规则性知识。

1、确定性规则的产生式表示

确定性规则的产生式表示的基本形式是：

或者

其中，P是产生式的前提，用于指出该产生式是否可用的条件；Q是一组结论或操作，用于指出当前提P所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。整个产生式的含义是：如果前提P被满足，则结论Q成立或执行Q所规定的操作。
例如：

r4： IF  动物会飞  AND  会下蛋  THEN  该动物是鸟

就是一个产生式。其中，r4是该产生式的编号；“动物会飞AND会下蛋”是前提P；“该动物是鸟”是结论Q。

2、不确定性规则的产生式表示

不确定性规则的产生式表示的基本形式是：

或者：

例如，在专家系统MYCIN中有这样一条产生式：

IF  本微生物的染色斑是革兰氏阴性，本微生物的形状呈杆状，病人是中间宿主  THEN  该生物是绿脓杆菌  （0.6）

它表示当前提中列出的各个条件都得到满足时，结论“该生物是绿脓杆菌”可以相信的程度为0.6。这里，用0.6表示知识的强度。

3、确定性事实的产生式表示

确定性事实一般用三元组表示

（对象，属性，值）

或者

（关系，对象1，对象2）

例如：
“老李年龄是40岁”表示为（Li，Age，40）；
“老李和老王是朋友”表示为（Friend，Li，Wang）

4、不确定性事实的产生式表示

不确定性事实一般用四元组表示

（对象，属性，值，置信度）

或者

（关系，对象1，对象2，置信度）

例如：
“老李年龄很可能是40岁”表示为（Li，Age，40，0.8）；
“老李和老王不大可能是朋友”表示为（Friend，Li，Wang，0.1），这里用置信度0.1表示可能性比较小。

产生式又称为规则或产生式规则；产生式的“前提”有时又称为“条件”“前提条件”“前件”“左部”等；其“结论”部分有时称为“后件”或“右部”等。

二、产生式系统

把一组产生式放在一起，让它们互相配合、协同作用，一个产生式生成的结论可以供给另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。
一般来说，一个产生式系统由规则库、综合数据库、控制系统（推理机）三部分组成。它们之间的关系如下图所示。

1、规则库

用于描述相应领域内知识的产生式集合称为规则库。
显然，规则库是产生式系统求解问题的基础。因此，需要对规则库中的知识进行合理的组织和管理，检测并排除冗余及矛盾的知识，保持知识的一致性。采用合理的结构形式，可使推理避免访问那些与求解当前问题无关的知识，从而提高求解问题的效率。

2、综合数据库

综合数据库又称为事实库、上下文、黑板等，用于存放问题的初始状态，原始证据、推理中得到的中间结论及最终结论等信息。当规则库中某条产生式的前提可与综合数据库的某些已知事实匹配时，该产生式就被激活，并把它推出的结论放入综合数据库中作为后面推理的已知事实。显然，综合数据库的内容是不断变化的。

3、推理机

推理机由一组程序组成，除了推理算法，还控制整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。粗略地说，推理机要做以下几项工作：
1）推理
按一定的策略从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。所谓匹配是指把规则的前提条件与综合数据库中的已知事实进行比较，如果两者一致或者近似一致且满足预先规定的条件，则称匹配成功，相应的规则可被使用；否则称为匹配不成功。
2）冲突消解
如果匹配成功的规则可能不止一条，称为“发生了冲突”。此时，推理机必须调用相应的解决冲突的策略进行消解，以便从匹配成功的规则中选出一条执行。
3）执行规则
如果某一规则的右部是一个或多个结论，则把这些结论加入综合数据库中：如果规则的右部是一个或多个操作，则执行这些操作。对于不确定性知识，在执行每一条规则时还要按一定的算法计算结论的不确定性程度。
4）检查推理终止条件
检查综合数据库中是否包含了最终结论，决定是否停止系统运行。

三、产生式系统的特点

产生式适合于表达具有因果关系的过程性知识，是一种非结构化的知识表示方法。产生式表示法既可表示确定性知识，又可表示不确定性知识；即可表示启发式知识，又可表示过程性知识。目前，已建造成功的专家系统大部分用产生式来表达其过程性知识。
用产生式表示具有结构关系的知识很困难，因为它不能把具有结构关系的事物间的区别与联系表示出来。

四、总结

产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量。
产生式不仅可以表示确定性规则，还可以表示各种操作、规则、变换、算子、函数等；不仅可以表示确定性知识，而且还可以表示不确定性知识。
一个产生式系统由规则库、综合数据库、推理机三部分组成。产生式系统求解问题的过程是一个不断地从规则库中选择可用规则与综合数据库中的已知事实进行匹配的过程，规则的每一次成功匹配都使综合数据库增加了新内容，并朝着问题的解决方向前进了一步。这一过程称为推理，是专家系统中的核心内容。