本体是计算机科学和人工智能(特别是知识表示和知识推理)的一个重要研究课题,在语义Web、语义计算、搜索引擎、知识工程、软件工程、模式识别和自然语言理解等领域得到了很好的应用。语义Web是对现有Web的扩展,其目标是使Web上的信息具有计算机可以理解的语义。本体是实现语义Web的关键技术,但在使用本体之前必须先构建好本体,如果本体构建存在问题(如矛盾、不一致、冗余),本体推理将无法使用。因此,如何利用本体语言构建出本体是实现语义Web的关键。本文在分析了已有的描述逻辑本体构建方法和关键问题等相关研究工作及所存在的问题的基础上,重点从描述逻辑非标准推理、本体的完备性和无冗余性这三个方面来研究面向语义Web的描述逻辑本体构建,目的是研究如何构建出可靠的、无冗余的、完备的OWL (Web Ontology Language)本体,为实现语义信息搜索等Web服务提供理论依据和技术支持。论文的主要研究工作如下：(1)研究描述逻辑的非标准推理问题。针对目前描述逻辑非标准推理的Most Specific Concept(MSC)推理不能处理n元存在量词以及不能同时处理传递关系和存在量词的不足,提出了带n元存在量词的描述逻辑eL(n)的MSC推理,提出了同时带传递关系和存在量词的描述逻辑εL+的MSC推理。针对εL混合循环术语集在描述语义下是否存在Least Common Subsumers(LCS)推理和MSC推理问题,提出了描述逻辑系统εL混合循环术语集的LCS和MSC推理。提出了一种新的εL(n)描述图,利用描述树和描述图给出了带n元存在量词的描述逻辑εL(n)的MSC近似推理算法,并利用εL(n)描述图嵌套和εL(n)描述树描述图同态证明了MSC近似推理算法的正确性提出了一种新的εL+描述图,利用描述树和描述图给出了同时带传递关系和存在量词的描述逻辑εL+的MSC近似推理算法并证明了算法的正确性。提出了描述语义下εL混合循环术语集LCS和MSC存在的充要条件以及充分条件下εL混合循环术语集的LCS和MSC的推理算法,并证明了推理算法的正确性和算法的时间复杂度是多项式时间的。(2)研究描述逻辑本体构建的完备性问题。针对描述逻辑本体构建中本体的完备性问题,研究了属性探索算法在描述逻辑本体构建中的应用,分析了目前运用属性探索算法构建本体时要求领域专家必需具备全部领域知识的不足,研究了在领域专家不具备全部领域知识情况下的本体构建方法。提出了面向不同描述逻辑系统的完备本体构建方法,在描述背景下重新定义描述逻辑本体的完备性,给出不完备背景,构造了一种在不完备背景下领域专家不能判断属性集合间的蕴含关系的描述逻辑本体构建算法,该算法可以与领域专家交互获取蕴含知识从而构建知识库,并且证明利用该方法构建的本体是完备本体。(3)研究描述逻辑的有穷基问题。针对描述逻辑本体构建中知识库的冗余性,研究了描述逻辑的有穷基问题,提出了描述逻辑的描述背景,提出了描述背景下的属性蕴含,证明了带循环术语的描述逻辑系统FLε存在最大不动点语义(greatest fixed-points,简称gfp)模型,提出了带循环术语的描述逻辑系统FLε在最大不动点模型下的有穷基的存在性定理,并证明有穷基的可靠性和完备性。知识工程师可以借助描述逻辑有穷基构建更适用于推理的无冗余OWL本体。