本文研究内容主要是基于概念网的领域知识组织、概念网构建,以及基于概念网的概念计算等。全文以概念网理论为依据,分析领域知识结构,建立了一个基于概念网的知识表示模型。在分析领域知识的特点后,按照不同层面知识的不同特点将概念网模型分为上、中、下三个层次。最上层模型描述学科知识,中层详细描述领域知识,底层模型是对中层模型的补充。根据三个层面知识的不同特点,分别构建模型,本文重点研究中下层概念网络模型及其运算。 中层概念网模型以本体论为指导思想构建,从对象的观点来认识概念,把基本概念看成是一个个的对象,具有属性、行为、概念描述、概念词等复杂特征,进而由基本概念衍生出派生概念和复合概念等。在模型中,概念网简化为概念树表示。在此基础上根据树的层次关系计算概念树中节点的距离,将概念节点距离计算简化为纯数学计算,对中层概念网的构建提供一定的理论指导意义和合理的度量方法。 底层概念与概念之间通过关联关系形成一个复杂的底层概念网络,知识之间也建立起“联想的脉络,推理的依据”。文章在运用概念网表示领域知识时,对构建底层概念网的信息来源—文本信息集的处理进行了研究,采用重心向量分类算法提取概念特征,更新概念知识库,以适应知识库随知识的更新而不断更新的趋势,不断完善知识库。同时给出了使用该算法的底层概念网模型,并对网络上获取到的文本信息集进行了实验运算,得到了良好的实验结果。