在语义Web中,本体作为形式化的知识表示,能够完成语义层次上万维网信息的共享和交换,是实现语义网的关键目标即“机器可理解”的重要基础。然而,在本体的构建、更新、演化、合并等过程中,不协调的现象经常发生,从而使得针对该本体的推理、查询、重用等服务失效。解决这些问题的主要办法是本体调试和修复,研究目标是定位导致本体不协调的原因,获取与之相关的极小不可满足子本体,并提供一套有效的修复策略,交由领域专家进行修复。因此本体调试和修复对于本体正确性的保证和本体质量的维护起着基础性的关键作用,具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文致力于解决本体调试和修复的关键技术问题,实现对不协调原因的准确而快速的定位并提供有效的修复方案。为此,本文提出了基于冲突序列的优化策略,将其应用于本体的白盒法与黑盒法调试、动态环境下的本体调试以及本体修复三个方面,具体研究内容如下:（1）基于Tableau扩展规则的白盒法和基于“扩张-收缩”策略的黑盒法是不协调本体的两种主要调试方法。白盒法调试的思想是构建以不可满足概念为根的Tableau树型结构,由于每个析取规则都会生成一棵新的Tableau子树,这将导致白盒法存在大量冗余的扩展公理。黑盒法在扩张候选子本体的过程中很容易选出与不可满足无关的大量冗余公理,这会造成大量的时间开销,甚至无法求解。针对此问题,本文提出了基于冲突序列的优化方法,该方法能够从本体中抽取出与不可满足概念有关的冲突集。核心思想是构造与基本冲突模式相关联的冲突序列,基于该序列获得冲突集,并将黑盒法与白盒法调试限制在该冲突集上进行从而提高调试效率。对比实验表明,基于冲突序列的优化策略取得了较好的调试效果,特别是针对规模很大与不可满足概念很多的本体,效果更加显著。（2）鉴于实际应用领域的很多本体都是动态变化的,对本体的每一次动态修改,都可能出现新的不协调情况,此时需要重新对该本体进行调试。对此,本文提出了基于冲突序列的动态本体调试方法,该方法首先为不协调本体构造其对应的冲突序列,在每一次动态调试过程中,都将前一次调试的冲突序列作为启发式信息指导后续的调试过程,从而有效缩减本体调试的问题空间。实验结果表明,所提出的动态冲突序列的启发式优化策略能够较大地提高动态环境下的本体调试性能。（3）在本体修复方面,本文借助于冲突序列的优良结构获得不可满足概念依赖路径,再从该依赖路径上获取根不可满足概念的修复集。与该策略对应的一套算法包括:基于冲突序列方法获取待修复的公理集的冲突路径;从冲突路径中筛选出根依赖路径从而确定根不可满足概念;对根不可满足概念对应的公理进行分割。实验结果显示,基于冲突序列的修复策略能够以较高的效率获取精确的修复集,并且能够避免本体信息内容的损失。