知识工程是一门综合性的工程技术学科，其研究内容主要包括以下几个方面：

基础理论研究

知识的分类、结构和效用

知识的表示、获取、学习和推理

认知模型和解释与接口模型的研究

专家系统

模拟人类专家的知识和经验，进行推理、判断、决策和问题求解

已广泛应用于医疗、化学、地质、数学、发明等领域

知识库系统

知识的存储、检索和应用

知识库的结构和管理

自然语言处理

实现人与计算机之间的自然语言交互

计算机理解和处理人类语言的技术

机器学习

从海量数据中学习，包括统计推断、回归模型、人工神经网络等

深度学习、卷积神经网络和循环神经网络等

模糊控制

模糊集合的概念、运算和相关结论

模糊控制算法设计、模糊规则与推理、模糊化和去模糊化方法

知识获取与表示

知识表达方式的分类，如规则表示、语义网表示、框架表示法和逻辑表示法等

知识获取的来源、方法和流程

知识推理与使用

知识的自动化处理和应用

推理策略和方法的研究

智能决策系统

基于知识的计算机系统，进行决策和问题求解

知识工程与智能计算机和自动化

与智能计算机和自动化相关的课题研究

为实际知识型系统的开发提供工具和手段

知识管理

有效地组织、存储、检索和应用知识

提高企业的竞争力和创新能力

知识挖掘

利用数据挖掘和机器学习技术，从大量数据中挖掘出有用的信息和知识

应用领域

专家系统、自然语言处理、智能推荐、智能搜索、机器定理证明、机器博弈、数据挖掘和知识发现、不确定性推理、领域知识库等

知识工程的目标是构造出高性能的知识型系统，以解决复杂的问题，并促进人工智能从理论研究走向实用化。通过这些研究内容，知识工程为许多领域提供了智能化的解决方案，提高了工作效率和创新能力。