该文的主题是信念修正(belief revision)理论.狭义上,信念修正特指经典逻辑信念修正的AGM模型及其发展出的各种模型.广义上,信念修正理论就是研究怎样去不断地根据实例去修正知识,研究各种修正过程具有怎样的性质.该文采取后一种广义的概念.该文研究的基本出发点是基于经典逻辑的仿念修正理论,研究人员采用的是AGM模型,这家在信念修正理论方面作了大量的工作,使之成为了应用逻辑和人工智能研究的一个重要领域.该文对基于经典逻辑的信念修正理论的两个未解决问题给以了完满的回答,填补了理论研究中的空白.但是,基于经典逻辑的信念修正理论有着本身以信以克服的弱点.首先,它对信念的重要性和可靠程度缺乏精确的刻划,仅仅依靠协调性原则和极小改变原则来决定信念在修正过程中的取舍;其次,新事实总是被无条件地接受,这是与常识不符的.逻辑学家针对这些缺陷,作了一些改进的工作,但都不是完全令人满意.例如,基于保护关系的修正用保护关系≤来决定信念的取舍.但保护关系怎样给出,保护关系怎样修正并没有满意的答案.该文将数值表示与逻辑方法结合起来,引入了信念集可信度函数和信念基可信度函数的概念,建立了基于它们的信念修正过程的全新的理论框架,很好地解决了上述两上缺点.