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随着知识经济时代的到来,知识已逐渐成为企业生存和发展的关键性因素;知识的有效集成管理是企业实现智能化的有效方法,对企业的意义重大。然而,传统的知识集成的研究采用种类众多的知识工程的理论和方法,使得研究处于百花齐放的状况,为企业实施知识集成带来困难。语义Web相关技术的飞速发展为企业知识集成研究带来了契机。分析发现,语义Web技术应用于企业知识集成管理系统能达到双赢的效果。在这种背景下,本文对基于语义Web的企业知识集成的若干关键问题进行了探讨。本文的主要工作如下:1)简要概括了知识集成、语义Web、本体和基于范例的推理(CBR)等相关理论基础方面的发展现状。围绕研究所涉及的三个关键问题,宏观的综述了前人相关的工作情况:对本体构建与本体学习的研究现状进行了概括、总结,并分析了其面临的困难;对现有典型本体集成方法进行了对比分析,总结了各自的优缺点:概括了基于本体的范例推理系统的国内外研究情况,总结了存在的主要不足。在此基础上,设计、提出了基于语义Web的企业知识集成系统的体系框架,并确定了三个需解决的关键问题的技术路线,为下一步研究工作奠定了基础。2)提出一种从企业遗留智能系统学习OWL局部本体的方法。其既规避了基于文本的本体学习中尚未解决的中文分词歧义问题,又能够实现企业遗留智能系统中拥有的大量领域知识的复用;主要由模式信息提取和模式信息、知识项向OWL本体转换两步组成。与现有相关方法相比,本方法针对的数据源蕴含更丰富的领域知识,更加适合实际的工程应用;设计采用了一个简单、低时间复杂度的自动映射算法,以实现模式信息、知识项向OWL本体的自动转换,易于实现;并且,该自动映射算法不仅能实现关系数据库模式信息向OWL本体的转换,而且能实现遗留系统中范例、规则知识项向OWL本体中对应个体的移植,这最大限度的重用了已有的领域知识,便于实现知识共享。一个以企业遗留的工装工时定额智能系统为数据源的应用实例证实了该方法的有效性。3)提出了基于形式概念分析(FCA)和概念等同度、概念包含度计算的OWL领域本体的半自动构建方法。该方法依据名称和结构方面的相似性确定一组相似的OWL本体类集合作为初始信息;通过生成并分析两两类所对应属性间的相似度矩阵来构建形式背景,进而生成相应的概念格来实现对OWL局部本体的概念聚类;根据概念等同度、概念包含度的计算结果,自动推荐本体间的概念语义关系;在以上参考信息的辅助下,设计者根据个人背景知识可以更好的构建拥有丰富概念层次结构关系的OWL领域本体。与相关研究相比,本研究面临的是一个以各个OWL局部本体为数据源、以本体合并与构建为任务的新问题,本方法将FCA和相似度计算结合使用,实现了整合各自优点、规避各自缺点的目的,在实现难易、格的复杂度、语义强度等方面都拥有更好的性能。一个以企业级工装工时定额领域OWL局部本体为数据源的应用实例验证了该方法的有效性和优越性。4)提出一种新型的基于语义Web的范例表示与检索方法。在该方法中,我们定义的基于RDF的Web范例标记语言(RCWML)提供了统一的、基于RDF的、面向Web的范例表示方法,便于范例知识与领域知识本体的集成,使得共享不同范例库之间的范例知识成为可能;基于概念语义的加权平均相似度评估将基于领域本体的概念相似度计算用于CBR的相似度模型,知识项效用的评估不仅依靠特征描述也依靠领域本体的概念层次关系,这样使得范例检索更加精确、合理。该方法既规避Web环境难以支持严格逻辑推理的困境,又实现了分布式范例库之间的集成。为有效评价此方法,阐述了将此方法应用在企业级工装工时定额领域的情况。