从上述关于问题表层属性智能识别模型、隐含属性智能识别模型以及子问题智能识别模型的构建研究可以看出，问题从识别到求解的过程始终是围绕这三个识别模型进行的。
基于这三个智能识别模型的问题识别和求解过程可描述如下：首先识别总问题P的表层属性——问题的条件和目标，并进行问题的相似性查找，若有相似性问题则直接调用该相似问题的求解方法。然后识别问题的隐含属性，即根据问题目标确定的双关键词来识别问题的类型，根据问题的类型由用户选择相应类型的问题的求解方法。再通过求解方法得出求解所需问题的求解条件。随后调用子问题产生规则，根据该规则判断是否须产生子问题。若产生子问题则调用子问题的构建规则，构建出新的子问题，并通过子问题的进一步分析形成总问题分解树。最后，从分解树中最底层的子问题求解开始，以反向递推的方式得出总问题的求解结果。当用户选择的某一求解方法不能求解该问题或者问题分解层级大于一个事先设定的阈值时，由用户再选择其他的求解方法。基于问题智能识别模型的决策问题分析与求解过程可用图4-5表示。
