随着语义网的迅速发展，基于本体的应用越来越多。语义网使Web上的数据具有机器可识别的语义，便于人机之间的交互。本体推理机是实现语义网的关键基础支撑技术之一，但由于单个本体推理机的推理效率和适应性不足，本文提出了本体层叠推理机的概念，设计了层叠推理机模型，研究层叠推理的实现机制，运用Pellet推理机和Jena的自定义规则，实现本体层叠推理机的语义推理。本体层叠推理机作为一个本体查询推理引擎，它有两个明确的任务：一个是负责执行对本体进行一致性检验及分类等功能，再利用Jena自定义推理机进行不确定性推理，另一个就是接受用户对本体的查询命令，执行查询并向用户提交查询推理结果。实验结果表明，该方法能够弥补传统推理机中采用单一的语义推理技术所引起的不足，比单个推理机更有效地挖掘出本体中包含的隐藏信息。本文的工作主要围绕以下几个方面展开：首先，介绍了本体、描述语言及本体查询语言，再全面系统的剖析了当前本体推理机系统，剖析角度涵盖了本体推理机的功能、类别、典型推理机的比较、本体推理机的实现技术等方面。这些可以为本体推理机应用和开发用户提供有益的参考。其次，在系统地研究了通用推理机Jena和专用推理机Pellet、Racer、Fact++的推理机制的基础之上，设计本体层叠推理机的架构模型，并编写本体层叠推理机的语义推理步骤，它不仅可以解析和执行本体查询命令，也能够执行针对各类本体描述语言的本体推理功能。同时结合当前一些主流本体推理机的本体推理功能，提出了一套层叠推理机的API方案，为本体推理机和应用程序之间的交互提供了一个统一的接口。再次，设计与实现了基于层叠推理机的问答系统，首次将多个推理机应用到问答系统中。提出了一套较为全面完善的针对本体推理机系统测试对比的实验方案，从本体一致性检查、本体文件的加载和本体查询速度对本体推理机进行全面的对比测试，实验证明，层叠推理机是可行有效的；最后，总结了本文所做的主要研究工作和实验内容，指出了进一步研究的发展方向，也说明了本文对语义网推理机的研究与发展具有一定的理论和实践意义。