近年来，不确定环境下知识表达、知识获取及推理成为不确定性人工智能的研究热点，贝叶斯网络等人工智能方法为各领域中的不确定性决策问题提供有效的工具和方法。本文根据认知科学人工智能领域的新发展要求，以从不同形态的知识源中自动进行知识获取以及知识表示为目的，通过引入双库协同认知机制进行数据库中的知识发现，以及基于强相关逻辑进行的知识库中知识发现，研究能够模仿人类认知活动自动地进行知识获取并表示的人工智能方法。针对问题域中具有完备数据集的情况，介绍基于多值属性关联规则挖掘算法（Mqars）的结构学习方法；针对问题域中数据缺乏的情况，介绍基于强相关逻辑的结构学习方法。
