DBEL 是 S5 的扩展，用来模拟深度有限的代理人进行关于知识公式的推理，同时添加了深度原子 Ead 和 Pad，扩展了公开声明逻辑的公理，解决了遗忘和知识泄漏等问题，并用这些逻辑来解决经典的泥泞孩子问题。

Jul, 2023

利用动态认知逻辑（DEL）的多代理规划在处理非确定性、部分可观察性和任意知识嵌套方面具有广泛应用的行动形式主义中，我们通过一种新颖的语义方法达到可决定性的目标。我们展示了该框架具有可决定的特性，并研究了其他扩展的交换公理以实现更复杂的 DEL 的决定性。

Jul, 2023

本研究使用合法及完整的插入表技术，证明 DEL 语言中事件模型的模型检查问题是 PSPACE 完全的，并证明了满足性问题是 NEXPTIME-complete 的。

Oct, 2013

该研究提出了一个基于语言学、哲学、模态逻辑和自动规划的单智能体模态逻辑框架来推理关于目标导向的 “知道如何”，首先定义了一个模态语言来表达 “我知道如何保证 phi 在给定 psi 的条件下”，并给出了一个不基于标准认知模型而是标记的转换系统来表示代理人对自己的能力的了解的语义。并且给出了一个完备的证明系统来捕捉关于 “知道如何” 的有效推理模式，其中最重要的公理表明其组合性质。

May, 2015

本文介绍了 Epistemic Strategy Logic（ESL) 这一扩展了策略逻辑的框架，它具有个体知识的模态演算符，这使得我们能够更明确地表示和推理代理人对自己和其他代理人策略的知识。我们提供了关于 ESL 的语义，考虑了相应的模型检查问题，发现 ESL 的模型检查复杂度不劣于（非认知的）策略逻辑。

Apr, 2014

用 DELPHIC 框架替代传统的 Kripke 模型，实现更紧凑的认知状态表示，并通过实验评估证实其在空间和时间上优于传统方法。

Jul, 2023

本研究采用分布语义模型为基础，提出了描述逻辑的概率语义，设计了 TRILL P 系统，实现了对具有概率知识库的查询的概率计算和推理学习算法。

May, 2014

本文旨在重新关注定量认识逻辑，特别是它在表达 “是否知道”、“知道什么” 和 “知道如何” 等知识时的应用，并提出了一个新的无量词方法来研究它，以平衡表达能力和复杂性，并捕捉关于知识的基本推理模式。

May, 2016

该研究论文介绍了认知逻辑程序的语言和形式语义，并探讨了该领域的当前状态和未来研究的挑战。

Aug, 2021

本文提出了一种基于逻辑程序的形式化语言 MANCaLog，该语言满足了前人提出的关于在复杂网络中进行推理的建议，重点研究了社交网络中确定组成员身份的问题，并提出了一种方法来达到更好的社交网络挖掘效果。

Sep, 2022