胡小敏，李冠宇

（大连海事大学 信息科学技术学院，辽宁 大连116026）

0 引 言

近年来，本体［1］已成为专家系统和多智能体系统的一个有机组成部分，同时也是语义网 （semantic web）的核心元素，在知识表示和知识推理方面发挥着重要作用。1993年 T.Gruber给出了本体的定义：An ontology is an explicit specification of a conceptualization［2］。本 体 （ontology）表达了某一领域的概念和概念间关系，提供了与其它模型和处理过程之间的互操作关系。

就本质而言，经典本体是一种外延和内涵都确定的、明晰的清晰本体。而目前的研究结果普遍认为经典本体并不适合处理现实世界领域中固有的、不精确的和模糊的知识。因此，引入模糊集和粗糙集理论帮助处理这类信息，形成模糊本体 （fuzzy ontology）和粗糙本体 （rough ontology）。

借助本体推理 （ontology reasoning），不仅能够发现本体中概念的矛盾性，也能发现本体中隐含信息。语义网的深入发展伴随着大量不确定的信息出现，如何针对这些不确定信息进行表达和推理，就需要一种能够处理模糊粗糙信息的本体推理机。

本文提出了一种新型推理机——支持模糊粗糙本体的推理机，不仅能够提高推理效率，而且能够增加知识表达的完备性。下面将从支持模糊粗糙本体的推理机的功能，推理机总体结构及推理机组成模块的功能作用等方面进行阐述。最后，将本文研究的推理机与其它推理机进行了比较分析。

1 基本概念

人类认识世界的过程与方法往往是以不确定性为本质的，而大部分的不确定信息是不精确的。就目前的认知水平而言，学术界普遍认为，不确定性［3］（或称不精确性）是由模糊性、粗糙性和随机性3种基本情况及其复合情况所构成的。……