人工内分泌系统是指在研究人体内分泌系统的信息处理机制的基础上，构造出体现内分泌系统信息处理特性的一类新的计算智能模型和方法。与神经系统，免疫系统一样，内分泌系统也具有高度复杂和独特的信息处理能力，分析和挖掘其生理上的信息处理机制，建立相应的工程模型具有重要的理论意义和应用价值。本论文从不同的方面对人工内分泌系统模型及其应用进行一些研究，主要工作包括：　　 1.生物内分泌系统功能与机制挖掘。本文从计算机信息处理的角度，研究和挖掘内分泌系统的基本功能和调控机制，概括和总结内分泌系统的功能特点，并类比已有的计算智能模型，为进行人工内分泌系统模型及其应用的研究提供理论指导。　　 2.神经内分泌计算模型及其应用研究。神经系统与内分泌系统在许多方面是相互关联，互相作用的。一方面，神经系统接受体内外环境刺激，产生神经信号刺激内分泌系统，对内分泌系统有着调控作用；另一方面，内分泌系统分泌的荷尔蒙，对神经系统有着反馈调节作用，生理学将两大系统的复合称为神经内分泌系统。借鉴内分泌与神经系统之间的调控机制，本文提出一种基于神经内分泌调节机制的计算模型及算法，模型将神经系统与内分泌系统相结合，利用神经系统的学习与记忆能力，以及内分泌系统对神经系统的反馈调控作用，控制自主体行为，使自主体具有自学习自适应能力。为了验证模型及算法的有效性，将其应用于机器人导航避障仿真实验，并与离散Q学习方法对比，结果表明该模型是有效的。该模型和算法深入反映了生物体的神经内分泌机制，将神经网络的特点和内分泌的调控机制相结合，是一种联合的计算模型，对自主体的行为控制和内分泌系统建模提供了参考。　　 3.基于荷尔蒙反应扩散机制的内分泌模型研究。虽然内分泌系统受神经系统和机体其他系统的调节，但是它的生理功能主要是由其内部各个组成部分自组织来实现的，荷尔蒙的作用机制是内分泌系统完成功能的关键。借鉴内分泌系统的机制特征，本文提出一种基于荷尔蒙反应扩散机制的内分泌网络模型及算法，模型将内分泌系统看作一个复杂的网络，内分泌细胞作为网络节点分泌荷尔蒙，通过荷尔蒙的反应扩散使内分泌系统自组织自适应的实现功能，维持内稳态。为验证模型及算法的有效性，将其用于多机器人系统的控制，实验结果表明模型及算法可使多机器人系统具有自适应能力，有效完成任务。该模型和算法是对内分泌系统独立建模的探讨，为建立完善的人工内分泌系统模型提供了参考。　　 综上所述，生物内分泌系统具有独特的信息处理机制，从不同角度研究和分析这些机制特征，建立具有内分泌机制特点的模型和算法具有重要的理论和应用价值，本文对人工内分泌模型及其应用做了一些初步的研究工作，如何建立完善的人工内分泌模型是今后研究的重点。