神经网络的记忆与思维机制的仿真研究

本文采用计算机仿真的方法，对神经网络的记忆模型和思维机制进行了研究和分析，并给出了仿真结果。通过研究，加深了对神经网络的信息获取，记忆，推理，模式识别和联杨等高级智能活动规律的认识。     

大规模神经网络的混合结构和立体表示系统—HYBNOTATION

在文献［２４］中，我们提出了一个通用自适应神经网络框架ＧＡＦ，它具有许多优越性。但是，在利用神经网络模型构造具有特定功能的神经网络时，采用什么样的组织结构是很重要的。它决定着系统的代价和性能比。本文首先讨论了神经网络的自顶向下、自底向上和交互式三种基本结构及其局限性。然后提出了大规模神经网络的一个混合立体表示系统。接着通过两个实例，神经系统的反射弧和躯体感觉系统的定义，来说明上述混合立体表示系统对于神经网络微观及宏观结构描述的优越性以及如何用它来定义大规模神经网络的混合立体结构。     

自适应意识系统的理论和开发

意识是自然界中最神秘的现象之一。几个世纪以来，各个领域的研究人员花费了大量的精力试图弄清人类意识的奥秘。由于技术条件、研究方法和知识水平的限制，直到本世纪８０年代，有关的研究大多数局限在单学科、纯理论探讨的范围内。因此，有关的结果往往带有很强的主观性和片面性。至于以这些结果为基础的实验或模拟研究的报导，则更属凤毛麟角。本文首先讨论了意识的内涵，然后讨论了有关意识行为（如语言习得与理解、图像模式识别和理解、条件反射、联想、想象和梦幻）的神经计算机理及模拟方法和结果。接着文章介绍了我们开发的一个自适应意识系统──ＣＯＮＳＣＩＴＲＯＮ及有关的模拟结果，并对自适应意识系统开发中的有关问题作了进一步讨论。     

KBSDT:一个知识系统开发工具

本文首先讨论了如何设计一个知识系统开发工具。然后,简要叙述了我们正在开发的一个知识系统开发工具—KBSDT。最后介绍了我们取得的部分成果。     

关于神经系统自适应理论的研究

神经科学、心理学、人工智能和认知科学等学科的主要目标即是解释和模拟自然智能和人工智能。人脑是经过几十万年进化，或对自然界自适应过程的产物。因此，研究人脑的进化或自适应机理有极为重要的意义。本文首先讨论了目前所研究的一些核心问题及研究方法。然后从交叉学科的角度讨论了人脑神经系统的自适应理论。有关结果用规则形式给出以便于计算机或工程模拟。     

三斜晶系硅灰石晶胞参数精确测定

本文概要介绍了硅灰石矿物,并根据柯享最小二乘法原理,运用BASIC语言编制了计算程序,计算了三斜晶系硅灰石晶胞参数。