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在总结现有的本体理论与本体学习技术的基础上，建立了一套本体学习的自适应机制，通过获取农业数据源变化信息、本体服务的需求，以及对已构建本体的评估，提出基于多Agent的农业领域本体自适应学习理论与模型，实现对农业领域本体学习规则的实时自动调整，提升农业本体构建的动态适应性及优化能力，对大规模构建农业领域本体研究具有一定的实际意义。