知识库中的完整性约束验证是自动推理领域近年来研究的热点，对于语义Web数据的应用具有重要意义。完整性约束用于保证知识库中的合理状态，只允许满足约束的数据加入到知识库中。本文从完整性约束在本体知识库中的语义建模、可满足性验证以及完整性约束验证优化等几个方面进行了研究。1.提出了基于基限定的OWL本体中完整性约束验证方法，基于基限定的语义能够正确捕捉DL知识库中的完整性约束，并成功结合了开放世界假设下的标准推理与封闭世界假设下的完整性约束验证。2.提出了利用失败即否定转换的普适性完整性约束验证方法，这种方法中知识库以及完整性约束的描述逻辑语言不受限制，适合于大多数的描述逻辑语言，可以直接利用现有推理机制进行本体知识库的完整性约束验证。3.提出了轻量级本体中完整性约束的验证优化方法，研究完整性约束验证问题到知识库查询回答问题的转换，并进一步利用重构技术将其转换为数据库中的实例查询问题，能大幅提高轻量级本体知识库的完整性约束验证效率。4.提出了基于模块化的完整性约束验证优化方法，利用局部化和结构相关性研究本体中完整性约束相关模块的抽取方法，将大规模本体上的完整性约束验证问题转换为与之等价小模块上的完整性约束的验证问题，减少了待测本体的规模，提高了完整性约束的验证效率。