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反绎推理是一种基于逻辑的自动推理技术，并且已经在系统诊断、系统设计、产品规划等领域得到了应用。在人工智能中，反绎推理被作为一种非单调推理模式以弥补经典逻辑中演绎推理的局限性。描述逻辑是基于对象的知识表示的形式化，是以对象为中心的表示语言的最为重要的归一形式。随着描述逻辑的不断演变与发展，其在语义Web中扮演着重要的角色。W3C已经把描述逻辑作为语义Web的本体语言OWL的逻辑基础。因为提供多样化的描述逻辑本体推理工具是描述逻辑研究中的一个重要课题，所以描述逻辑本体的反绎推理研究成为了研究者关注的热点。本文分别在一阶谓词逻辑层、描述逻辑层对反绎推理进行了相关研究，主要内容如下： (1)以S.Klarman的描述逻辑ALC反绎推理为理论基础，给出了借助FOL层的描述逻辑ALC反绎推理算法。在本算法中，首先利用NNF转化，CNF转化，扁平化和Skolem范化，将描述逻辑ALC知识库等映射到一阶谓词逻辑(FOL)中的知识库；接下来在对S.Klarman的算法中的Tableau模型构造过程进行改进后，对FOL中的知识库进行Tableau模型的构造得到FOL层上反绎推理问题的解；最后，简化了S.Klarman的算法中的回溯过程，通过利用逆Skolem化和语义解释将在FOL层上得到的解转化到描述逻辑ALC层的解。 (2)以借助FOL层的描述逻辑ALC反绎推理算法为基础，给出了改进的描述逻辑ALC反绎推理算法，省去了描述逻辑ALC知识库像一阶谓词逻辑层映射的步骤。在本算法中，首先对描述逻辑ALC知识库进行预处理；接下来对预处理过的知识库进行Tableau构造，将ABOX反绎推理问题转化为知识库的一致性问题；最终借助一个回溯过程找出反绎问题的解，并从理论上证明了算法的可靠性和完备性证明。 (3)中改进的描述逻辑ALC反绎推理算法为基础，给出了描述逻辑ALCI反绎推理算法。该算法在扩充逆算子后，对改进的描述逻辑ALC反绎推理算法中的Tableau扩展规则和回溯过程进行了扩充，最终找出ALCI反绎问题的解，并从理论上证明了算法的可靠性和完备性证明。