现有的Web是由大量的HTML页面组成的,它的内容对于人而言,是可读、可理解的;对于计算机而言,是不可理解的,这使得Web上的内容难以由计算机做有意义的自动处理。而Web上的内容数量极其庞大且不断在增长,这又迫切要求Web上的内容是计算机可理解的,可以由计算机做有意义的自动处理。针对上述问题,Tim Berners-Lee提出了语义Web,它是现有Web的扩展,使得Web不仅是一个展示信息的平台,而且可以由计算机理解并做推理。语义Web的基础之一是本体,本体的构建有赖于领域本体的表示、推理和集成。论文的研究集中在面向语义Web的领域本体表示、推理、集成及其应用方面,做了以下几个方面的工作:1.对常见的面向语义Web的本体语言及其形式化基础进行了研究;严格区分了本体和领域本体的定义,给出了两者间的关系介绍了面向语义Web的本体语言的概况和关于描述逻辑的预备知识。重点分析研究了W3C提出的两种面向语义Web的本体语言:OWL DL、OWL Lite,详细分析了这两种语言的各个基本元素和它们的形式化基础。领域本体是对领域概念化的显式的规格说明,一般用本体语言将这个显式的规格说明写出来。而本体是对世界概念化的显式的规格说明,从理论上讲,关于这个世界只有一个本体,但我们无法一次对整个世界建立起本体,只能逐个领域来建立领域本体,然后通过集成的方法来形成虚拟的、惟一的、关于整个世界的本体。2.提出了面向语义Web的领域本体表示、推理方法DORRSW和面向语义Web的多领域本体集成方法MDOISW介绍了建立本体的原则和构建领域本体的一般步骤,分析了领域本体集成的相关术语,并介绍了面向语义Web的领域本体集成的相关研究工作。基于这些预备知识,结合语义Web的特点和需求,选择W3C制定的既能精确地刻画语义、又有高效的推理系统为之提供推理支持的OWL Lite作为面向语义Web的领域本体表示、推理和多领域本体集成中所使用的本体语言,提出一个面向语义Web的领域本体表示、推理方法DORRSW和一个面向语义Web的多领域本体集成方法MDOISW,为创建面向语义Web的本体提供了基础。3.给出了信息检索模型的更为完整的定义;分析了理想化的逻辑视图生成函数下的信息检索性能;提出了语义Web上基于本体的信息检索模型引入R Baeza-Yates等人对信息检索模型的定义,对该定义进行扩充和完善,从而得到了信息检索模型的更为完整的定义。通过对理想化的逻辑视图生成函数下的信息检索性能进行分析,可知提高信息检索性能的关键是根据文档和用户信息需求的特点选取好的逻辑视图生成函数。在语义Web上,为了能够有效地反映文档和用户信息需求的语义,即逻辑视图生成函数生成的文档逻辑视图、用户信息需求逻辑视图能有效地代表文档、用户信息需求,引入本体作为表达语义的基础。以矢量模型为基础提出了语义Web上基于本体的信息检索模型,并从理论上验证了模型的实用性。4.提出以战场空间本体作为网络中心战的知识基础设施;提出了构建战场空间本体的方法BOCA在网络中心战中,由于传感器网络的能力越来越强,军队可以实时地或近乎实时地获得关于战场空间的大量信息;由于这些信息的数量太大,决策制定者越来越难以有效快速地处理这些信息,从而难以及时合理地决策。为了解决这个问题,我们要在认知域中创建知识基础设施。网络中心战中,合适的知识基础设施是将信息优势转化为知识优势的前提。目前关于网络中心战的信息基础设施、夺取信息优势的研究有很多,但关于构建网络中心战的知识基础设施、夺取知识优势的研究还很少。提出以战场空间本体作为网络中心战的知识基础设施。网络中心战和语义Web都是规模巨大的分布式环境,所以构建网络中心战的战场空间本体可以采用面向语义Web的本体语言,并且以面向语义Web的领域本体表示、推理、集成方法为基础提出构建战场空间本体的方法BOCA。