“材料自然环境腐蚀”作为一个学科领域，从目前国家建设的需要来说，除了积累环境腐蚀数据外，还要着重解决自然环境腐蚀性的评价和从短期的加速腐蚀试验结果预测材料在自然环境中长期的腐蚀行为和使用寿命。材料外观腐蚀是材料在其服役期间与环境因素之间的相互作用导致材料表面产生的腐蚀现象。材料外观腐蚀特征信息，主要通过腐蚀特征大小、面积来确定材料外观腐蚀等级。目前，在自然环境腐蚀试验研究中，研究人员通过建立材料腐蚀数据库和数据库管理软件对所需信息进行收集、处理、存储和管理，能实现信息的查询及应用。然而，随着材料腐蚀试验研究的广泛深入，试验参数的增加，所获得的信息量呈指数增长。面对海量的存储数据，如何从中发现潜在的、有价值的信息是材料腐蚀研究人员所关心的问题。由于材料外观腐蚀特征信息决定了材料外观腐蚀等级，而材料外观腐蚀特征的产生与环境因素有紧密的关系，所以，研究材料外观腐蚀等级与环境因素之间的关联问题，是材料腐蚀学科急需引入计算机等相关技术来解决的实际问题。随着材料腐蚀特征信息的不断积累，信息量的急剧增加，试验参数的不断变化，使得传统关联规则挖掘方法已远远不能满足现实的需要，许多数据得不到有效提取、分析而不能被利用。同时，各材料腐蚀试验站对腐蚀信息的获取及存储方式的不同，将产生不同的异构数据集。如何解决材料外观腐蚀等级与环境因素之间的关系，需要进行基于本体论的关联规则挖掘技术的引入，并将其运用在材料腐蚀领域中。根据材料外观腐蚀特征信息的特点、组成方式，本文主要进行了如下研究工作：（1）研究了材料外观腐蚀特征信息及环境因素的组成方式，材料外观腐蚀特征处理方式，以及材料外观腐蚀特征等级的评定。（2）针对材料腐蚀数据特点及应用目的建立了材料腐蚀领域的领域本体、全局本体，根据各试验站源数据建立局部本体，定义了局部本体与全局本体的映射关系及推理规则。设计了一个基于本体的材料腐蚀异构数据源集成系统，通过局部本体，全局本体及相应的映射关系指导生成ETL规则。并根据ETL规则分解成对各源数据库的子查询，最后将各子查询结果重组并返回给集成系统查询界面，实现异构数据源的集成。（3）提出一种基于矩阵的多值关联规则算法。针对Apriori应用于多值关联规则挖掘时算法效率较低的问题，提出一种改进的多值属性关联规则算法—QMMA算法。实验结果表明，相比于基于Apriori的多值关联规则算法，QMMA算法具有更小的时间复杂度和空间复杂度。（4）根据国家标准及各试验站总结的环境严酷度对环境因素进行等级划分后，使用QMMA算法对材料外观腐蚀等级与环境因素进行关联规则挖掘，得到了强关联规则的实验数据。