知識表示（knowledge representation）是指把知識客體中的知識因子與知識關聯起來，便於人們識別和理解知識。知識表示是知識組織的前提和基礎，任何知識組織方法都是要建立在知識表示的基礎上。知識表示有主觀知識表示和客觀知識表示兩種。
結構：
知識的表示就是對知識的一種描述，或者說是對知識的一組約定，一種計算機可以接受的用於描述知識的資料結構。某種意義上講，表示可視為資料結構及其處理機制的綜合：表示= 資料結構+處理機制。因此在ES中知識表示是ES中能夠完成對專家的知識進行計算機處理的一系列技術手段。常見的有產生式規則、語義網、框架法等。
含義：
知識是資訊接收者透過對資訊的提煉和推理而獲得得的正確結論;是人對自然世界、人類社會以及思維方式與運動規律的認識與掌握，是人的大腦透過思維重新組合和、系統化的資訊集合。 在ES中，知識的涵義和一般我們認識的知識的涵義是有所 區別的，它是指以某種結構化的方式表示的概念、事件和過程。因此在ES中，並不是日常生活中的所有知識都能夠得以體現的，而是隻有限定了範圍和結構，經過 編碼改造的知識才能成為ES中的知識。在ES中的知識一般有如下幾類： 有關現實世界中所關心物件的概念，即用來描述現實世界所抽象總結出的概念。 有關現實世界中發生的事件、所關係物件的行為、狀態等內容，也就是說不光有靜態的概念，還有動態的資訊。 關於過程的知識，即不光有當前狀態和行為的描述，還要有對其發展的變化及其相關條件、因果關係等描述的知識。 元知識，即關於知識的知識，例如包括知識利用方面的知識。
方法：
一階謂詞邏輯：一階謂詞邏輯即FOL（First-order Predicate Logic）（見教材P208）是一種比較常見的知識表示方法。在謂詞邏輯中，命題是用謂詞表示的。謂詞的一般形式是：P(x1，x2，···xn)，其中P是謂詞名稱，x1，x2，···xn是個體。因此，用謂詞邏輯來表示某類知識時就可以利用上述形式，比如teacher（yangfan）就表示了“楊帆是老師”這樣一個事實型的知識。在P(x1，x2，···xn)中，如果xi(i =1，···，n)都是單個的個體常量，則它就可以稱為一階謂詞。謂詞邏輯適合表示：1、事物的狀態、屬性、概念等事實性知識。2、事物間確定的因果關 系，即規則。對於事實可以用如下邏輯符號表示，即“¬”表示“非”、“∧”表示“與”、“∨”表示“或”；對於規則可以用蘊涵（→）式表示，例如：如果x，則y就可以表示為“x→y”。用謂詞表示知識時，還要遵循兩個步驟，即1、首先定義謂詞；2、其次用連線符號連線相應的謂詞。
示例：
假設有這樣一個知識需要表示：小潘是計科系的學生，但他不喜歡程式設計。我們用一階謂詞邏輯來表示它就需要採用如下的步驟：首先，定義謂詞 Computer(x)：x是計科系的學生 Like(x，y)：x喜歡y 其次，用謂詞公式表示之： Computer(xiaopan)∧¬Like(xiaopan，programing) 產生式規則：在條件、因果等型別的判斷中所採用的一種對知識進行表示的方法。其基本的形式是P→Q，或者是if P then Q。這裡這個產生式規則與剛才的謂詞邏輯中的“蘊涵（→）式”表示還是有區別的，後者是一種精確的匹配，即如果x，則100%的會是y，而前者則可以表示 一種模糊匹配，有一定的置信度，即發生機率。 例如：if “咳嗽 and 發燒”，then “感冒”，置信度80%。這裡if部分表示條件部，then部分表示結論部，置信度表示當滿足條件時得到結論的發生機率。這整個部分就形成了一條規則，表示的就是這樣一類因果知識：“如果病人發燒且咳嗽，則他很有可能是感冒了”。 因此，針對比較複雜的情況，我們都可以用這種產生式規則的知識表示方式形成一系列的規則。
知識表示（knowledge representation）是指把知識客體中的知識因子與知識關聯起來，便於人們識別和理解知識。知識表示是知識組織的前提和基礎，任何知識組織方法都是要建立在知識表示的基礎上。知識表示有主觀知識表示和客觀知識表示兩種。
結構：
知識的表示就是對知識的一種描述，或者說是對知識的一組約定，一種計算機可以接受的用於描述知識的資料結構。某種意義上講，表示可視為資料結構及其處理機制的綜合：表示= 資料結構+處理機制。因此在ES中知識表示是ES中能夠完成對專家的知識進行計算機處理的一系列技術手段。常見的有產生式規則、語義網、框架法等。
含義：
知識是資訊接收者透過對資訊的提煉和推理而獲得得的正確結論;是人對自然世界、人類社會以及思維方式與運動規律的認識與掌握，是人的大腦透過思維重新組合和、系統化的資訊集合。 在ES中，知識的涵義和一般我們認識的知識的涵義是有所 區別的，它是指以某種結構化的方式表示的概念、事件和過程。因此在ES中，並不是日常生活中的所有知識都能夠得以體現的，而是隻有限定了範圍和結構，經過 編碼改造的知識才能成為ES中的知識。在ES中的知識一般有如下幾類： 有關現實世界中所關心物件的概念，即用來描述現實世界所抽象總結出的概念。 有關現實世界中發生的事件、所關係物件的行為、狀態等內容，也就是說不光有靜態的概念，還有動態的資訊。 關於過程的知識，即不光有當前狀態和行為的描述，還要有對其發展的變化及其相關條件、因果關係等描述的知識。 元知識，即關於知識的知識，例如包括知識利用方面的知識。
方法：
一階謂詞邏輯：一階謂詞邏輯即FOL（First-order Predicate Logic）（見教材P208）是一種比較常見的知識表示方法。在謂詞邏輯中，命題是用謂詞表示的。謂詞的一般形式是：P(x1，x2，···xn)，其中P是謂詞名稱，x1，x2，···xn是個體。因此，用謂詞邏輯來表示某類知識時就可以利用上述形式，比如teacher（yangfan）就表示了“楊帆是老師”這樣一個事實型的知識。在P(x1，x2，···xn)中，如果xi(i =1，···，n)都是單個的個體常量，則它就可以稱為一階謂詞。謂詞邏輯適合表示：1、事物的狀態、屬性、概念等事實性知識。2、事物間確定的因果關 系，即規則。對於事實可以用如下邏輯符號表示，即“¬”表示“非”、“∧”表示“與”、“∨”表示“或”；對於規則可以用蘊涵（→）式表示，例如：如果x，則y就可以表示為“x→y”。用謂詞表示知識時，還要遵循兩個步驟，即1、首先定義謂詞；2、其次用連線符號連線相應的謂詞。
示例：
假設有這樣一個知識需要表示：小潘是計科系的學生，但他不喜歡程式設計。我們用一階謂詞邏輯來表示它就需要採用如下的步驟：首先，定義謂詞 Computer(x)：x是計科系的學生 Like(x，y)：x喜歡y 其次，用謂詞公式表示之： Computer(xiaopan)∧¬Like(xiaopan，programing) 產生式規則：在條件、因果等型別的判斷中所採用的一種對知識進行表示的方法。其基本的形式是P→Q，或者是if P then Q。這裡這個產生式規則與剛才的謂詞邏輯中的“蘊涵（→）式”表示還是有區別的，後者是一種精確的匹配，即如果x，則100%的會是y，而前者則可以表示 一種模糊匹配，有一定的置信度，即發生機率。 例如：if “咳嗽 and 發燒”，then “感冒”，置信度80%。這裡if部分表示條件部，then部分表示結論部，置信度表示當滿足條件時得到結論的發生機率。這整個部分就形成了一條規則，表示的就是這樣一類因果知識：“如果病人發燒且咳嗽，則他很有可能是感冒了”。 因此，針對比較複雜的情況，我們都可以用這種產生式規則的知識表示方式形成一系列的規則。