随着互联网迅速发展,网络资源爆炸性增长,传统处理浩瀚Web文档的方式,越来越无法完整、准确和快速的提取蕴含于Web文档中的语义信息,针对这种情况,诸葛海研究员提出了语义链网络(Semantic Link Network)简称SLN,是面向网络资源管理的松耦合的语义数据模型,由语义节点和语义链组成。语义节点可以是一个概念、文本、图片或者一个语义链网络；语义链是指任意两个语义节点之间的语义关系和指向关系。语义链网络自提出后,得到广泛的应用,并迅速成为一个研究热点。语义是具有模糊性的,语义链网络在处理模糊语义上还存在一些问题：一方面,语义链网络不能准确的描述和推理模糊语义信息；另一方面,语义链网络无法准确的来存储语义链网络上面大量的模糊语义信息。因此,本文的主要工作是：1.构建模糊语义链网络模型。本文以模糊数学和模糊语义学为理论依据,提出模糊语义链网络的模型。模糊语义链网络是具有模糊性的语义链网络,由模糊语义节点和模糊语义链组成。模糊语义节点是指任意具有模糊性的语义节点。模糊语义链是指任意具有模糊性的语义链。本文采用模糊度和模糊集合的代数运算扩展语义链网络的“加”、“乘”代数运算模型；采用模糊度和模糊集合的操作扩展语义链网络的“交”、“并”等网络操作。模糊语义链网络模型的构建,完成了模糊语义链网络代数运算和网络操作,为模糊语义链网络推理提供了基础。2.扩展模糊语义链网络的推理。诸葛海定义了语义链网络的推理,目的就是为了发现新的语义链,同理,在模糊语义链网络中,为了发现新的模糊语义链,我们需要扩展语义链网络中的推理规则,使其可以应用到模糊语义链网络的推理中。本文另一个研究重点为：实现模糊语义链网络推理,以发现新模糊语义链。本文提出了模糊语义链网络推理算法,由三个子算法构成：模糊语义链网络可达路径搜寻算法；模糊语义链推理算法；模糊语义关系推理算法。3.提出模糊语义链网络的5层结构模型。本文从层的观点,归纳诸葛海研究员及其他学者对语义链网络的研究,将语义链网络分为5个层：应用层、推理层、代数模型层、模式层和存储层。而传统语义链网络存储层研究采用数据库或xml技术,在效率和操作上还存在一定的缺陷。我们将工作重点放在存储层,以RDF为基础构造语义链网络存储层。本文的方法,利用了RDF在描述模糊语义方面的优势,能有效、准确的存储模糊语义链网络上的模糊语义信息。4.应用模糊语义链网络：图像检索。为验证语义链网络的应用价值,诸葛海研究员进行了基于语义链网络的图像检索实验,通过实验验证了该方法的查准率远大于其它图像检索方法。模糊语义链网络是对语义链网络的扩展,引入模糊度来衡量语义关系的强弱。本文将所提出的模糊语义链网络也应用于图像检索实验中,实验的结果显示,本文的方法能在语义链网络的基础上提高图像检索的查准率和效率。