- 具有实数和浮点数的循环图神经网络的逻辑特征
对于具有浮点数和实数的循环图神经网络，我们给出了两种情况下的精确逻辑特征，对于浮点数，与循环 GNN 匹配的形式是一种具有计数的基于规则的模态逻辑，而对于实数，我们使用适当的无限模态逻辑，也带有计数。此外，相对于在单调二阶逻辑（MSO）中定 - 关于聚合组合图神经网络推理的逻辑
提出了一种模态逻辑，在其中计数模态出现在线性不等式中。将每个公式转换为等价的图神经网络（GNN）。证明了广泛类别的 GNN 可以高效地转换为公式，从而明显改进了关于 GNN 的逻辑表达能力的文献。证明了可满足性问题的 PSPACE 完备性。 - 一种用于解释某些图神经网络的模态逻辑
该论文提出了一种包含线性不等式中计数模态的模态逻辑，证明了每个公式可以转化为等价的图神经网络（GNN），也证明了每个 GNN 可以转化为公式，说明可满足性问题是可判定的，并讨论了一些 PSPACE 内的变种。
- MM加强模态逻辑的一致性结果
该文章介绍了用于命题模态逻辑的通用理论，并以此来解决一些与认识论相关的问题，该理论具有确定性、一致性及适用性等特点。
- 一个基础信任函数逻辑
本文研究不确定性理论中的可能性理论、信念函数和不精确概率与模态逻辑之间的二元性质，提出了一种基于最小认知逻辑和波兰式逻辑的简化信念函数逻辑，并且给出了使用 Shafer 基本概率分配的语义。
- 将 QMLTP 问题翻译为高阶逻辑以求解
本文对自动证明系统 (Automated Theorem Proving, ATP) 在一阶模态逻辑问题的 QMLTP 库中的表现进行了评估，主要采取了嵌入法将问题转换为 TPTP 语言中的高阶逻辑，使用高阶逻辑 ATP 系统进行求解，并将 - 线性时态逻辑的 Sahlqvist 风格对应定理
本文探讨了线性时态逻辑（LTL）中，一类包括模态算子 F，G，X 和 U 的 Sahlqvist 公式具有一阶语言可定义的框架条件的对应关系。
- 命题性和量化的模态逻辑的 PVS 嵌入
该报告介绍和正式说明了几个模态逻辑的标准主题，如标准模态公理之间的关系、可达性关系的属性、以及 Barcan 公式在常量和可变域中的属性，并提供了有效的自动化方法，将命题和量化模态逻辑嵌入到了 PVS 验证系统中。
- 关于信念程序的验证
本文提出了一种基于动作和信念的模态逻辑形式化描述信念程序的方法，用以表达类似 PCTL 的时态属性，并探讨验证信念程序的可判定性和不可判定性。
- 基于价值观的实践推理：模态逻辑 + 论证
本文提出了一个基于模态逻辑和论证的逻辑框架，用于解决自主代理人在执行任务时产生的冲突问题，并评估哪个计划应该被采纳。
- 本体概念的计量和聚合
该论文描述了一种扩展一阶逻辑的方法，使方案更加容易修改，并引入了一个保护机制来保证公式的正确性，同时将该方案应用于四个不同问题领域的知识表示中。
- 知道如何的逻辑学
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 - Facebook 和友谊的认识逻辑
本文探讨了基于对称‘友谊’关系的网络中，关于知识和社会关系变化模式的二维模态逻辑和通信问题。
- 分布式计算的弱模型，及其与模态逻辑的联系
本文主要研究分布式计算的弱模型分类，重点关注确定性分布式算法及端口编址模型的弱版本，提出了多种子类问题，并且证明了它们之间存在线性关系，同时探讨了常数时间版本问题的模态逻辑特性。
- 关于策略的推理：关于模型检查问题
介绍了一种更广泛的策略逻辑，用于在多代理并发游戏中推理策略，证明了其包括 CHP-SL，同时维护可决策模型检查问题。