随着信息技术的发展和社会信息化水平的提高,信息资讯的获取已经成为人们学习生活与工作的重要组成部分,资讯服务也从过去的资料服务、信息服务发展到更高效、准确、个性化的知识服务。如何提高知识服务水平成为人们研究的新热点。人们开始探索把本体、语义网、基于生物模拟的数学推理算法等理论和方法运用在知识组织与知识管理,在计算机网络技术、人工智能技术等通用技术的支持下,开发更高水平的知识服务系统。本研究旨在面向农业知识服务探索一种基于蚁群算法的语义推理模型,为构建新的农业知识智能搜索工具提供基础方法的支撑,从而提高农业知识组织、管理和服务的水平。首先,介绍了Web服务和网格计算等本研究所涉及的关键技术的基础上,对基于语义的农业知识服务系统框架做了全面的设计,详细分析和介绍了系统所包含的知识服务前台模块、语义推理模块、知识管理模块、知识获取模块以及Web服务模块五大模块的功能以及设计原理。这些为农业知识服务系统开发提供了理论框架。其次,介绍了农业知识服务系统关键模块语义推理模块中所涉及的本体、语义推理技术,并详细阐述了语义相似度计算、蚁群算法等人工智能检索算法,为语义推理模块中解析器算法的设计打下了理论基础。再次,设计了基于语义相似度计算与蚁群算法的语义推理模块,该模块可以解析和执行用户的查询命令,并通过对知识库中的SWRL规则进行推理得到推理结果。本文设计的语义推理模块解析器算法是基于语义相似度计算与蚁群算法的,该算法能动态的根据用户的查询命令从知识库中检索出合适的推理规则,从而为语义推理模块提供了检索算法支持。再次,提出了一套较全面的语义推理模块开发流程,并运用该流程实现了鳜鱼疾病诊断推理模块的设计,模块的实现表明语义推理模块的设计方案是可行有效的。最后,指出了下一步研究的方向,也进一步表明了本文对构建基于语义的农业知识服务系统起到的理论与实践意义。