专家系统软件的开发过程中，若知识库规则均以外部数据文件I/O的方式存储，如顺序文件、索引文件、树型结构文件、Hash文件等，就会产生如下一些缺点：组织数据复杂困难；知识存储结构不清晰，冗余性大；访问速度慢，使用效率低，不利于查询；管理能力差，不能简便有效地维护和扩充数据等。利用数据库技术则可以克服这些缺陷，因此建立基于数据库技术的气流干燥烘干专家系统的知识库，将使知识库更加稳定和高效，30码期期必中销售木屑颗粒机、木屑颗粒机等生物质燃料成型、木屑烘干等机械设备。
1、利用数据库技术实现知识库
1.1 传统的知识表示方式的缺陷
知识表示一直是人工智能和专家系统研究的重点，它不仅决定了知识应用的形式，而且也决定了知识处理的效率和实现的域空间规模的大小，其成功与否直接关系到智能系统的水平。目前常见的知识表示有：一阶谓词逻辑表示、产生式规则表示、语义网络表示、框架结构表示、面向对象的表示和过程表示等。传统的知识库管理模式通常采用知识文本文件管理方式，系统中的文件是为特定的系统应用服务的，文件的逻辑结构对特定应用程序来说是优化的，要想对现有的数据进行修改比较困难。一旦数据的逻辑结构改变了，必须修改应用程序，修改文件结构的定义，因此，数据与程序之间缺乏独立性，而且文本文件管理方式不能满足多用户、多应用共享知识的需求，造成管理维护困难等缺陷。
1.2用数据库技术实现知识库的优势
数据库技术具备数据结构化、低冗余度、高独立性、易扩充性、数据使用的非过程性以及数据共享等特点。随着数据库技术的发展，尤其是关系数据库技术日益强大的功能和运算速度，使关系数据库得以更加广泛的应用。数据库是对数据进行存储和管理，而知识库的主要功能是针对知识进行存储和管理，两者既有区别又有联系。数据库用于数据信息管理，而知识库面向智能信息处理；数据库的主要研究目标是如何有效地存储和检索大量数据，知识库的主要任务是如何有效地实现知识的表示和推理机制。数据库和知识库在实现上也有相通之处，知识库的规则和事实都可以做成数据库的表的形式，很方便地进行添加、修改、删除、查询等操作。因此，实现数据库和知识库的结合，把表示事实的数据和代表抽象的知识结合起来，把数据处理的能力和基于知识的处理能力结合起来，对于形成一个性能更高、更广义的知识库系统有着深远的意义。
2、基于数据库技术的知识库建立
2.1 知识表示方法
知识库是人工智能和数据库技术相结合的产物，是以一致的形式存储知识的机构。知识库是专家系统的核心和基础，故有时专家系统又被称为基于知识的系统。对知识进行系统化组织与存储，并能够有效地管理是建立专家系统时必须要考虑的问题。
本系统的规则具有相互耦合、量多、复杂的特点，各参数、状态之间相互影响，相互制约，一个状态的变化势必引起别的参数或状态的变化，使问题变的更加复杂。为了得到一个高效、快速灵活的推理，就需要有一个好的知识表示形式。故本系统采用产生式规则表示法，产生式规则的一般形式为C-*R，C表示一组前提（条件或状态），R表示若干结论（或动作），表示“如果前提C满足则可推出结论R”。
2.2规则库的数据库结构
气流干燥烘干工艺过程具体可参阅文献和文献，在本系统中前提取的是混气室含氧率和窑头温度与铜精矿着火点之差，结论取的是氮气和稀释风阀门的动作。规则表主要包括规则编号、前提1、前提2、前提3、结论、解释号等几个字段，其中规则编号是不能够重复的，因此将它定义为主键，数据类型设置为数字，其它的均设置为文本型，具体如表1所示。
