1、20世紀90年代，本體成為人工智能研究領(lǐng)域的熱門課題。本體的定義是共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說明。一個本體主要包括概念、關(guān)系、實例、規(guī)則和方法。根據(jù)本體的定義，在知識工程領(lǐng)域存在多種形式化模型可以用于表示本體，其中描述邏輯近些年來受到人們的特別關(guān)注，主要原因有：它有清晰的模型論語義，很適合通過概念分類來表示應(yīng)用領(lǐng)域，而且提供了可判定的推理服務(wù)。 經(jīng)典描述邏輯DL(DescriptionLogic)只能定義確定的概念和屬性，并

2、且由此進行的確定推理只能返回true和false這樣的推理結(jié)果，顯然無法解決現(xiàn)實世界本體系統(tǒng)中的模糊問題。Straccia擴展描述邏輯ALC(AttributiveConceptDescriptionLanguagewithComplements)提出模糊描述邏輯FALC(FuzzyALC)，該邏輯結(jié)合模糊邏輯和描述邏輯的特性。模糊描述邏輯作為知識表示的形式化基礎(chǔ)，已經(jīng)具有很強的知識表示和推理能力，但是一般的模糊描述邏輯在處理非單調(diào)的、

3、不完備的知識時，卻無能為力。 基于上述情況，本文對模糊描述邏輯FALC進行擴展，在模糊描述邏輯的基礎(chǔ)上添加缺省規(guī)則集和約束集，提出了一種既能夠處理非單調(diào)、不完備知識又能處理模糊性知識的描述邏輯--非單調(diào)模糊描述邏輯NFALC(Non-monotonicFALC)，給出了NFALC的語法和語義解釋，研究了NFALC的性質(zhì)，給出NFALC與OWL的對應(yīng)關(guān)系，同時給出基于NFALC的推理算法--Tableaux-N算法。 基于