归结为知识联系，通过对其中的知识流程（即完备知识链）的分析与处理，达到深化认识、科学建模的目的。

基于前述观点，并得益于广义信息论和信息方法的启发，我们提出，电子政务知识管理系统建模将以清晰、完备的政务知识链作为中心主线。

第六，以人工智能（姐!&131丨人0领域先进的方法策略为技术手段，提升电子政务知识链结点的工作效能与智能化水平。人工智能概念在1956年由明斯基（览 ! ）、朗彻斯特〔1 =1 8160和香农（洗仙加!!）等发起的达特茅斯 0 011111 学会上首次被提出。几十年的长足发展形成了对人工智能的不同观点与表述，主要观点有符号主义（巧讯! ⁸!!!）、连接主义〈0000 :11011丨师）和行为主义（奶10111甜0等，亦称为逻辑学派〔108丨I：丨则〕、仿生学派〈1）1001081801 和生理学派（沖”丨⁰¹⁰#⁸⁰¹）等。综合各家观点，一般认为人工智能是研究模仿和执行人脑的某些智力功能来开发相关理论和技术的学科，它模拟人的判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。基于人工智能技术的系统称为人工智能系统，它是一个知识处理系统，而知识表示、知识利用和知识获取是人工智能系统的三个基本问题。可见，人工智能与对知识的操作与管理有着天然的联系。

电子政务是理念和技术相融合的产物。电子政务知识管理系统的设计与实施既需要理念的培育，亦需要技术的支持。电子政务知识管理系统建模在注重系统生态环境的培育与改造的同时，也要努力提高其技术系统平台的效率与有效性，电子政务知识管理系统建模三维指导结构知识维中的人工智能子领域可对此提供有力支持。电子政务知识管理系统的复杂性需要通过先进的人工智能技术与策略来提高其智能性。模型的智能性是电子政务知识管理系统运行的有效性和维护效率的重要保证；从技术维度讲，智能性是电子政务的重要目标特性之一。

然而，传统人工智能领域的研究多是针对单一知识链结点引入人工智能技术对存在的问题加以解决的独立行为。例如，5110 11；&在著名的专家系统从况：頂中就使用了产生式⑷如）实现规则知识的表示；提出了面向对象基于框架（& ! ）的模型表示法；只0₀₈等研究了如何使用模糊集合理论获取模糊知识；110113知0₆1₈“等提出综合模糊逻辑、神经网络和遗传算法的混合方法自动获取知识；义3…和?丨乂狀!'等研究了案例的知识表示法及其存储策略；双狀一等提出面向知识本体的集成策略；1 31011提出了多代理系统 1011111-4 111 37816111 ；    组分间的集成与通信问题；王玉等提出基于神经网络

和遗传算法的事例最近邻法检索模型；见故00和343 提出案例知识的检索算法等。目前，很少见到针对完备知识链的系统化的人工智能解决方案。

我们认为，电子政务知识管理系统的智能特性应该体现在对电子政务完备知