随着计算机技术的飞速发展,寻找快速有效地处理大规模信息的计算模型成为亟待解决的问题之一。受生物体活性细胞结构和功能的启发,Gh. Paun提出了P系统这一非传统的计算模型,为计算机科学的发展提供了新的研究思路。P系统是一类分布式结构并行运行的计算模型,主要包括细胞型P系统、组织型P系统和神经型P系统。本文通过引入星细胞的方式改进了般脉冲神经P系统的计算能力。同时,受多个生物特性的启发,本文提出了多类脉冲神经P系统的新变体,并研究了脉冲神经P系统的计算能力。具体工作如下：基于带星细胞的脉冲神经P系统产生数的计算能力,本文分别研究了带星细胞的脉冲神经P系统在同步和异步运行方式下产生语言的能力。在同步运行方式下,星细胞的引入改进了脉冲神经P系统作为语言产生装置时的计算能力。星细胞可以使脉冲神经P系统产生简单的有限语言{0,1},而一般脉冲神经P系统却不能产生这种形式的有限语言。另外,它可以使脉冲神经P系统在没有使用遗忘规则或者激发规则的时延特征的情况下,仍然保持着与图灵机等价的计算能力(带星细胞的脉冲神经P系统可以刻画递归可枚举语言)。在异步运行方式下,本文不仅证明了带星细胞的脉冲神经P系统可以刻画递归可枚举语言,而且还构造了与其等价的Petri网。从小通用性和可逆性的角度出发,进一步研究了带星细胞的脉冲神经P系统的计算能力。在保持计算通用性的基础上,本文以优化计算资源为出发点,构造了具有小通用性的带星细胞的脉冲神经P系统。通过减少辅助神经元和指令之间共用神经元的方法,有效降低了这类系统的计算资源,并得出结论：由57个神经元和19个星细胞构成的带星细胞的脉冲神经P系统可以计算图灵可计算函数；由54个神经元和17个星细胞构成的带星细胞的脉冲神经P系统可以计算图灵可计算数集。为了探究通用计算装置的效率问题,本文研究了可逆的带星细胞的脉冲神经P系统的计算能力。在没有限制神经元中含有的脉冲数目时,这类系统具有与图灵机等价的计算能力。当限制神经元含有的脉冲数目时,这类系统可以产生有限数集。在人类大脑的神经系统中,神经元之间的突触不仅具有传递脉冲的作用,还具有处理信息的功能。此外,神经元之间的脉冲传递受突触连接强度的影响。受这一生物特性的启发,本文提出了突触上带规则及权值的脉冲神经P系统。在这类系统中,神经元只含有脉冲,而规则集则被移放到突触上,并且每个突触被赋予一个权值。由同一个神经元发出的多条突触被同时激发时,它们消耗的脉冲数目须小于或者等于该神经元的脉冲数目。当它们消耗的脉冲数目大于该神经元的脉冲数目时,只能从它们中选取一个子集激发,并且该子集消耗的脉冲数目最大但不会超过神经元中的脉冲数目。在不限制突触上消耗的脉冲数目时,突触上带规则及权值的脉冲神经P系统作为产生数和向量的产生装置具有图灵通用性,这类系统可以产生图灵数集和图灵向量集合。在限制突触上消耗的脉冲数目时,这类系统可以刻画半线性数集,并可以模拟串行单调k-元输出注册机。在生物系统中,不同细胞之间的通讯受蛋白通道状态的影响。基于这一生物背景,本文提出了突触上带状态的脉冲神经P系统。在这类系统中,每个突触都有个给定的状态,而激发规则的形式为E/αc→(α,s)；d,这表明产生的脉冲只能沿着状态为s的突触传递,否则产生的脉冲将被移除从而不能到达目的神经元。本文分别研究了这类系统在产生模式和识别模式下的计算能力,并尝试利用突触上带状态的脉冲神经P系统模拟了并行编程语言Occam语言的基本语句及结构。受神经元活动过程中能量变化的启发,本文提出了带能量的脉冲神经P系统。在这类系统中,神经元中不仅含有脉冲、激发规则和遗忘规则,而且还含有物质、能量和演化规则。物质间发生的生化反应可以通过演化规则实现,其间伴随着能量的产生或者消耗。激发规则和遗忘规则的执行除了脉冲的消耗外,也可能伴随着能量的消耗。本文讨论了这类系统的计算能力,结论表明：带能量的脉冲神经P系统作为数的产生装置时是计算通用的,并且存在由五个神经元组成的小通用带能量的脉冲神经P系统。