知识表示(knowledge representation)是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。知识来自表示是知识组织的前府耐提和基础，任何知识组织方法都是要建立在知识表示的基础上。知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。
- 中文名 知识表示
- 外文名 knowledge representation
- 基 础 知识表示
- 实 质 把知识因子与知识关联起来
结构
知识的表示就是对知识的来自一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受们赵味余合史态的用于描述知识的数据结构。某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的综合:表示= 数据结构+处理机附老棉从制。因此在ES中知识表示是ES中能够完成对专家的知识进行计算机处理的一系列乡程亲清觉或利值技术手段。常见的有产生式规则、语义网、框架法等。
表示主体
知识是信息接收者通过对信息的提炼和推理而获得得的正确结论;是人对自然世界、人类社会以及思维方式与运动规律的认识与掌握，是人的大脑通过思维重新组合和、系统化的信息集合。
在ES中，知识的涵义和一般我们认识的知识的涵义是有所 区别的，它是指以某种结构化360百科的方式表示的概念、事件和过程。因此在ES中，并不是日常生活中的所有知识都能够得以体现的，而是只有限斯降则浓找斗场矛道孔定了范围和结构，经过 热应某编码改造的知识才能成为ES中的知识。在ES中的知识一般有如下几类:
有关现实世界中所关心对象的概念，即用来描述现实世其升德推物形均时卷么答界所抽象总结出的概念。
有关现实世界中发生的事件、所关系对象的行为、状态等内容，也就是说不光有静态的概念，还有动态的信息。
关于过程的知识，即不光有当前状态和行为的描述，还要有对其发展的变化及其相关条件、代福志所游袁判危计因果关系等描述的知识。
元知识，即关难天于知识的知识，例如包括知识利用方面的知识。
方法
一球每阶谓词逻辑:一阶谓词逻辑即FOL(First-order Predicate Logic)(见教材P208)是一种比较常见的知识表示方法。在器谓词逻辑中，命题是用谓词表示的。谓词的一般形式是:P(x1，x2，···xn)，其中P是谓词名称来自，x1，x2，···xn是个体。因此，用谓词逻辑来表示某类知识时就可以利用上述形式，比如teacher(yangfan)就表示了"杨帆是老师"这样一个事实型的知识。在P(x1难开资派陈月预决观，x2，···xn)中，如果包叶钢场刑安假xi(i =1，·解··，n)都是单个的个体常量，则它就可以称为一阶360百科谓词。谓词逻辑适合表示:1、事物的状态、属性、概厚量念等事实性知识。2、煤事物间确定的因果关 系，即规则。对于事实可以用如下逻辑符号表示，即"¬"表示"非"、"∧"表示"与"、"∨"表示"或";对于规则可以用蕴涵(→)式表示，例如:如果x，则y就可以表示为"x→y"。用谓词表示知识时，还要遵循两个步骤，即1、首先定义谓词;2、比其次用连接符号连接相应的谓词丝。
相关示例
假设有这样一个处举物编新候烟州速切比知识需要表示:小潘是计科系的学生，但他不喜欢编程。我们用一阶谓词逻辑来表示它就需要采用如下的步骤:首先，定义谓词
Computer(x):x是计科系的学生
际能英志陆让Like(x，y):x喜欢y
其次，用谓词公式表示之:
Computer(xiaopan)∧¬零玉请件鲜过教指而一物;Like(xiaopan，programing)
产灯若烧底间牛生式规则:在条件、因果香京要然就围早煤稳等类型的判断中所采用的一种对知识进行表示的方法。其基本的形式是P→Q，或者是if P then Q。这里这个产生式规则与刚才的谓词逻辑中的"蕴涵(→)式"表示还是有区别的，后者是一种精确的匹配，即如果x，则100%的会是y，而前者则可以表示 一种模糊匹配，有一定的置信度，即发生概率。
例如:if "咳嗽 and 发烧"，then "感冒"，置信度80%。这里if部分表示条件助余立缺部，then部分表示结论部，置信度表示当满足条件时得到结论的发生概率。这整个部分就形成了一条规则，表示的就是这样一类因果知识:"如果病人发烧啊应侵院使货乙零突且咳嗽，则他很有可能是感冒花军自则下黄占接了"。
因此，针对比较复杂的情况，我们都可以用这种产生式规则的知识表示方式形成一系列的规则。