认知主体(Agent)不断地通过与外界交互或观察方式获取新信息.依照信息源的不同重要性以及和对以往信念集合的不同信赖程度,新信息会被接受或舍弃.信念改变就是研究如何持续修正以往信念集合的理论.经典的AGM修正理论在解释一些常识现象时会遇到困难,例如不是任何时候认知主体的信念集合都随新信息而改变,即其中的success公设不能成立.在本报告中,首先提出三个假设以捕获指导信念修正函数的新本体.具体如下:第一,舍弃新信息优先原则.当新观察与知识集合(更坚定的信念集合)不一致时,有可能并不导致原来信念集合的改变;第二,被修正的信念之间重要性并不相同.本文认为依据重要性差异可分为相对稳定的信念集合(知识集合)和容易改变的信念集合;第三,Agent有足够的能力分辨新观察的重要程度.基于如上假设的新本体,本文构造了不完全信息下分别针对单步修正和迭代修正的两组公设集合,并且讨论了两级修正算子交错出现的普遍修正情形.两级算子之间的可交换性可以保障在一段时间内的缺省理论修正实现懒惰计算.缺省逻辑是一个使用缺省规则表示似然性的非单调推理形式方法,其事实集合与缺省规则集合的划分正好可以满足假设二的需求.但是经典缺省推理本质是一种静态方法,不能刻画变化中的动态行为,因此,这里依据新观察的重要程度的重要程度将它们分成"0"、"1"两级."0"级观察可以改变事实集合而"1"级观察只能在与事实集合不矛盾的前提下才能改变扩充,这样划分下新信息优先原则确实是不成立的.依据公设集合,可以证明两种算子之间满足交换性.在可交换性的基础上本文定义了认知过程中相对真理的概念,并且证明了学习相对真理的过程将收敛于相对完全的信念状态.相对真理是绝对真理在某一阶段的逼近.支持需求演化过程是需求工程领域面临的主要挑战之一,其主要难点是如何管理需求不断变化的动态需求规约.缺省理论的迭代修正框架提供解决静态、动态不一致问题的形式方法,不但可以满足需求规约在遇到抽取和修正需求时一致性要求,而且对需求的两级划分可以在体现需求规约动态性同时反映其相对稳定的要求.本报告给出动态的需求规约和两级修正算子,然后提出了实现谨慎改变和需求重用的策略.