本文分别以logistic映射单元构造的权重演化神经网络、McCulloch-Pitts神经元构造的神经网络和一个受常数刺激驱动的两层耦合神经网络为研究对象，探讨了其有关下列动力学行为。 　　本文进一步深入分析了形成自组织的原因，并对文献中给出的一个描述自组织存在区域的直线方程进行了修正。同时，将色噪声引入到该模型，发现在无噪声时不能呈现上述自组织的映射参数a和耦合参数c的区域内，一定强度的不对称噪声可以诱使网络产生这一自组织结构，并且产生该自组织结构的噪声强度参数W和耦合参数c的区域随噪声对称度的增大而收缩；噪声对称时，噪声诱发这种自组织现象的参数区域几乎完全消失。 　　输入的方波在延时神经网络中的记忆与区分。Y.Jiang[Phys.Lett.A263，(342)2000]建立了一个全局耦合的映射格子网络模型，并研究了延时对网络同步团簇自发形成的影响。