董美霞，李冠宇，李海燕

（大连海事大学 信息科学技术学院，辽宁 大连116026）

0 引 言

语义网中的知识结构通常以本体作为表现形式，而本体的性质是 “概念的集合”，其中模糊本体是客观事件的本质属性在人脑中的反映［1］，例如人的 “高、矮、胖、瘦”等都是模糊概念，是没有确切的标准可以衡量的，这就要求我们通过对模糊本体进行推理，明确概念描述的程度。

本文首先介绍了模糊本体的有关知识，如模糊本体的表示方式、模糊规则语言，模糊推理机等，针对当前没有一种高效的模糊本体推理机的局限性，提出设计了一种混合式模糊本体推理机框架，通过将Pellet与fuzzyDL结合，同时利用通用规则推理机Jena的外部连接优势，实现了模糊本体的推理服务，使推理结果更加准确高效。

1 相关概念介绍

1.1 模糊本体

在语义网中，本体是共享概念模型的形式化规范说明［2］，而模糊本体可以用一个五元组F＝＜I，C，T，N，X＞［3］表示，其中：I是个体的集合，也被叫做概念实例。C是模糊概念集合 （或者是OWL中的类，个体、类别、类型），每一个概念是基于实例领域的模糊集。

模糊本体的整个集合被定义成E＝C∪I。

T表示集合C中的模糊分类关系，它把概念组织到子概念的树状结构中，其中分类关系T（i，j）表明子类j是带有某个度的父类i的概念分类。

N表示连通整个树形结构的未分类的模糊组合关系集。例如：

命名关系，描述概念名字；

定位关系，描述概念的关系定位；

函数关系，描述概念的函数或是属性；

X是公理集通过一种合理的逻辑语言被表达。……