信念修正是常识推理的主要手段,然而信念修正方法在处理不一致信念时常常会出现有用的信念丢失和结论集难于抉择的问题。为了解决这些问题,邓安生教授提出了信念的非修正方法,其主要思想是,当信念集中存在不一致信念时,不再对信念集修正,而是使用某种形式语义和限制条件从不一致信念集中推出唯一存在的集合作为最终结论集。这一方法不仅弥补了传统信念修正方法存在的有用信念丢失和结论集难于抉择的问题,且已被证明是一种性能良好,具有较高稳定性的信念修正方法。信念非修正方法已经取得了阶段性的成果,但是这种方法目前只能处理语法形式在一阶逻辑下的一般子句。为了使信念非修正方法具有更好的适用性,本文将信念非修正方法进一步扩展应用到一阶逻辑下的与或句型上。与已经取得的成果相比,本文不仅解决了信念修正方法所存在的一些问题,还扩展了信念非修正方法的应用范围,简化了知识的形式化过程,提高了效率。(1)将信念非修正方法扩展应用到一阶逻辑下的与或句上,提高了知识形式化的效率,使其更具有一般性。首先,将假说的语法形式限制在一阶逻辑下的与或句；其次,采用基于删除策略的广义归结方法进行推理从信念集中得到可能结论集。然后,使用限制条件从可能信念集中得到唯一存在的最终结论集。最后,证明了与或句上的假说扩充是唯一存在的,且具有演绎封闭行、一致性、累积性等良好的数学性质。(2)研究了与或句型上的假说的多次修正情况。首先定义了假说的认识进程,刻画了假说的进化过程。随后,研究了假说的认识进程的极限,并证明了假说的认识进程收敛于一个稳定的极限。(3)引入权值的概念描述信念的可靠程度。首先,定义了加权假说及加权假说扩充。其次,证明了加权假说扩充是唯一存在的,同样具有累积性、一致性、外延性和演绎封闭性。然后,建立加权假说的认识进程,定义加权假说认识进程的极限。最后,证明假说的认识进程是收敛于一个确定的极限的。