框架表示法具有以下一些优点。
（1）结构性。
框架表示法善于表达结构性的知识，能够把知识的内部结构关系及知识间的联系表示出来。
（2）继承性。
在框架网络中，下层框架可以继承上层框架的槽值，也可以进行补充和修改。这样不仅减少了知识冗余，而且还较好地保证了知识的一致性。
（3）自然性。
框架表示法体现了人们在观察事物时的思维活动，与人们的认知活动一致。当一个人遇到新的情况时，他会从记忆中选择一种结构，即框架，按照需要改变其细节去拟合真实情况。
框架表示法的主要缺点就是不善于表达过程性知识。
框架表示法用于知识的推理还是比较方便的，下面先来看一个例子，然后再来介绍用框架进行推理的方法。
例2.3 请用框架表示法表示以下感冒处方知识。
如果出现发烧、咳嗽、流鼻涕，那么80%的可能性是感冒了。感冒的治疗方法是服用感冒清胶囊1日3次，每次2～3粒，注意事项是多喝开水，预后情况良好。
解 （1）确定属性，即框架的槽。知识表述的是疾病的判断和治疗方法，处方中记录的是出现的各种症状，以及由此得到的结论。结论中包含判断的疾病名及可信度，并给出了治疗方法、注意事项及预后情况。
（2）确定对象间的关系。分析可以看到处方结论是根据症状推断出来的，所以使用一个Infer槽，将诊断规则和结论联系起来。(www.xing528.com)
框架名：<感冒诊断规则>
症状1：咳嗽
症状2：发烧
症状3：流鼻涕
Infer：<感冒结论>
可信度：0.8
框架名：<感冒结论>
病名：感冒
治疗方法：服用感冒清胶囊1日3次，每次2～3粒
注意事项：多喝开水
预后：良好
有了以上用框架表示的知识以后，当有新的病人出现时，就创建一个诊断规则框架实例，把病人的已有信息填入槽中，当前Infer槽就是待求解的问题。接着就可以将该病人的框架与知识库里的各诊断规则框架就槽名和槽值进行匹配。匹配过程中，得到的结果可能不完全匹配，根据设定的匹配条件，找到1个或几个预选框架作为初步假设，比如找到了感冒的框架知识，还找到了肺炎的框架知识。然后在初步假设的基础上，进一步收集信息，比如血常规信息。最后使用一种评价方法对预选框架进行评价，比如根据可信度值，决定是否接受预选框架。如果接受，则将预选框架的相应内容匹配到病人诊断规则中的未知处，从而得到对应的结论作为输出。
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