知识处理是信息技术发展的必然趋势，随着对知识应用要求越来越高，传统的知识库系统已经不能满足新的需求。而得益近几年语义网(SemanticWeb)的迅速发展，构建起了一套比较规范的本体(Ontology)表示、推理和检索的相关规范和技术。近几年来，研究人员把本体引入到知识工程中，并将本体相关原理技术运用到知识库系统的开发中，基于本体构建知识库系统。　　知识库系统的核心是知识库和推理机，本文将本体引入到知识库系统的构建中，利用本体理论中的相关技术分别就知识库系统中知识的存储和推理进行了研究。　　通过对本体相关理论的分析，发现本体描述语言具有较强的知识表示能力，因此本文采用OWL作为知识表示语言。为了实现知识数据的通用存储，便于对基于本体的知识的使用；本文通过对已有的本体存储模式的分析，结合本体语言OWL的特点，提出了一种基于关系数据库的知识存储模型。该模型层次结构清晰、简单，便于理解以及后续设计；整个模型的结构稳定，能存储各类本体数据；同时通过与垂直存储模式的对比实验表明，该存储模型具有良好查询效率。　　本体描述语言(例如：OWL)都是建立在描述逻辑的基础上的，所以大部分本体推理机都是基于描述逻辑的。经典描述逻辑只能定义确定的概念和属性，并由此进行的确定推理，显然无法解决现实世界中模糊知识和非单调知识的推理查询问题。基于上述情况，本文对模糊描述逻辑FALC进行扩展，提出了一种扩展模糊描述逻辑EFALC(ExtendedFALC)，给出EFALC与OWL的对应关系；同时给出基于EFALC的E-Tableaux推理规则和推理算法，并对该推理算法进行了仿真验证和分析，该算法具有良好的查全率和查准率。　　最后，在基于前面分析的基础上，本文设计了一个基于本体相关技术的本体知识库系统模型。