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随着因特网的蓬勃发展，通过对网络资源的检索，已经成为人们获得信息最为方便的方式。当我们在现有的搜索引擎中输入关键词进行搜索的时候，得到的结果通常是成千上万的网页信息的链接，绝大多数的网页信息并不是对我们真正有用的。产生这种结果的原因主要是:用户的需求表达与信息系统的表示方式不一致，实质上是对领域知识理解的不一致;关键词没有准确的反映出概念关系，搜索时只判断关键词是否在网页中出现，而不考虑这些词的具体语义。要解决这些问题就必须采取某种人和机器都能理解的中间语言来促进人机交流，消除人和机器对同一信息的认识误区。 本文主要研究的就是利用本体强大的形式化描述能力，将其运用到知识检索的知识组织体系中，结合语义网的架构思想及其特点，实现基于语义概念的知识检索，弥补了传统信息检索中存在的缺陷。论文中介绍了关于知识本体的相关知识，给出了知识检索模型的具体流程和检索策略，并在检索过程中利用词汇扩展来对用户进行启发式引导，使得用户不断完善自己的检索请求，完成检索成分的优化，对于提交后的检索成分利用语义检索的标准查询语言SPARQL生成检索表达式，用来与本体中所描述的知识三元组进行匹配，以获得用户需要的结果。对于直接检索不能获得的隐含知识，论文中提出了为知识建立SWRL规则，并利用Jess推理引擎对规则以及本体模型解析，进行基于规则的推理，从而获得深层知识。 最后，论文中提出将知识检索应用到森林病虫害专家系统中，利用本体技术对森林病虫害知识进行描述，构建领域知识本体库，并利用SWRL构建森林病虫害专家系统的知识规则，扩展本体的表达能力，在此基础上，利用SPARQL查询语言以及Jess推理引擎，为用户提供对森林病虫害领域知识本体库的知识检索。在检索过程中利用本体描述的语义逻辑性，可以向用户展示出系统的语义检索过程，使用户了解到知识的产生过程，同时也起到了对用户启发式引导的作用。通过本体的应用与知识检索的实现，不但使用户在检索中获得了最为准确的知识，而且使得传统的专家系统在整体性能上得到了提升。