专家系统是一个具有大量专门知识的程序系统,主要包括知识库、数据库、推理机制、解释机制、人机接口和知识获取等功能模块。它能根据一个或多个专家提供的特殊领域知识进行推理、模拟人类专家作决定的过程来解决那些需要专家才能解决的复杂问题。目前,专家系统不仅限于解决科学问题,而且已经开始用于工业、企业界并已渗透到社会的方方面面,如医学、地质、故障诊断、计算机软硬件、化学分析和生物工程等领域。专家系统的主要特征是,系统中有一个巨大的知识库,存贮某个领域的专门知识,有很多种技术管理知识库。怎样选择合适的形式表示知识,即寻找到合理有效的知识与表示之间的映射,已经成为当前专家系统研究的热点。研究知识表示的目的在于:通过知识的有效表示,使人工智能程序能利用这些知识更有效地制订计划,识别状况和对象,分析景物,做出决策。随着网络技术的发展,XML已经成为重要的网络计算语言。首先,XML具有开放性,它允许各个组织、个人建立适合自己需要的标记集合,并且这些置标可以迅速地投入使用;其次,XML具有分离性,它的数据存储格式不受显示格式的制约。另外XML还有利于不同系统之间的信息交流,具有良好的可扩展性和自相容性等特点,这些因素都使它成为了数据交换的有力工具。随着XML标准体系的成熟,XML开始运用到知识表示和处理领域。本文重点分析了面向对象专家系统的知识处理技术。首先,在前人的研究的基础上分析比较了几种知识表示方法,提出了一种改进的基于面向对象技术的知识表示方法,并探讨了规则对象结合方式,结合XML语言的特点总结出基于XML智能概念的知识表示和实现技术,同时给出了基于DOM的XML面向对象知识的解析和推理结构,使得改进的面向对象知识表示技术从理论延伸到实践。文章的最后,将这一方法和技术运用于实际,用XML作为知识库表示语言,构建了一个预测专家系统原型,达到了预期效果。