人工脑的信息处理新神经网络模型研究

人工神经网络是研究人脑认知的科学概念。也是有效的模拟、延伸和扩展人脑信息处理的模型。目前，许多自然脑信息处理认知难题，如无界区域上分类决策模拟、延伸和扩展问题、时变容错域联想记忆的模拟、延伸和扩展问题、形象识别思维的模拟、延伸和扩展问题等，正呼唤更多、更合适、更有效的新人工神经网络模型。本项目为达到模拟、延伸和扩展人脑无界区域上分类决策方法、人脑时变容错域联想记忆、人脑可控容错域联想记忆和人脑形象识别思维的目的，拟提出三类人工脑信息处理新神经网络模型{神经元（计算式）、网络拓扑结构（神经元连接方式，连接权值取值）、网络算法（稳定结构学习算法、工作算法）}。并且深入分析这些神经网络结构学习算法和神经网络工作算法的敛散性、收敛速度。. 项目的预期成果将丰富和发展对人脑信息处理的认知研究。将从三个侧面促进人脑信息处理的模拟、延伸、扩展及其应用的研究工作。