本文以港口、特别是淤泥质港口的泊位淤积现象为研究对象,以涉及泊位淤积多个因素的各种数据为出发点,论述了数据挖掘技术在泊位淤积知识发现过程中的应用。考虑泊位淤积知识来源的多样性及异构性,应用可拓原理提出了包括数据挖掘的知识表达在内的泊位淤积知识的标准化描述方法,给出了涉及泊位淤积的单因素知识及多因素交互知识的知识分解方式,并提出了基于特征的泊位淤积知识层次模型。在知识库系统的构建过程中,本文详细阐述了泊位淤积知识库系统中的知识库与推理过程两大模块的内容及运行机制。在推理过程中,结合泊位淤积知识的多维层次关系,在模糊认知图的基础之上进行扩展,提出了以可拓认知图形式来实现知识库的推理过程。在此基础上,对基于特征的泊位淤积可拓知识库系统的维护、更新、接口等问题进行了探讨,并给出了用户需求求解过程模型。对于泊位淤积知识在清淤工程管理中的应用,本文基于上述泊位淤积可拓知识库系统,在满足现有清淤工程管理策略的同时,增加了对小概率事件及泊位改建、扩建等未发生事件的模拟,扩大了清淤工程管理的内涵,将泊位淤积规律与清淤、减淤工程有机联系而成为一个统一的整体,并结合实例分析为泊位淤积管理从现有被动性策略向主动性策略转移提供了切实可行的方法和途径,对当前国内众多淤泥质港口及内陆港口的泊位淤积管理具有重要的借鉴及推广意义。