认知逻辑用来处理关于知识的推理。为了处理不确定知识,Fagin和Halpern引入概率语言,发展为一种概率认知逻辑。基于克里普克模型,引入概率空间,给出概率语言的语义解释。概率认知逻辑在处理不确定性知识推理方面具有很大的优势,但这是一种静态的语言。为了刻画不确定知识的变化,Kooi.基于概率认知逻辑,引入动态更新语言,发展为一种概率动态认知逻辑。基于克里普克模型,在离散概率空间的情形下给出概率算子和更新算子的语义解释。本文的主要工作是把他们的克里普克模型推广到一般框架上去。基于一般框架的代数性质,引入概率函数,生成概率空间,很自然地给出概率语言的语义解释。利用一般框架对赋值的限制性这一条件,引入其他一些有效式,对原有的公理系统进行一个扩张。借助于模态逻辑的代数语义和一般框架的内在联系,证明扩张后的公理系统关于一般框架是完全的。