【摘 要】
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膜计算作为自然计算新兴的一支研究领域,其是由生命细胞的结构和功能以及组织、器官、生物神经网络等高级生物组织中细胞群间协作所启发的一种分布式并行计算模型,简称膜系统或P系统。目前,根据膜系统的结构,已将P系统归为三类:细胞型、组织型和神经型P系统。本文所研究的神经型P系统是当前膜计算研究领域的热点。神经型P系统是受生物神经系统所启发提出的一种新型计算模型,其中受生物神经网络中神经元以脉冲的形式处理信
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膜计算作为自然计算新兴的一支研究领域,其是由生命细胞的结构和功能以及组织、器官、生物神经网络等高级生物组织中细胞群间协作所启发的一种分布式并行计算模型,简称膜系统或P系统。目前,根据膜系统的结构,已将P系统归为三类:细胞型、组织型和神经型P系统。本文所研究的神经型P系统是当前膜计算研究领域的热点。神经型P系统是受生物神经系统所启发提出的一种新型计算模型,其中受生物神经网络中神经元以脉冲的形式处理信息和神经元之间利用脉冲进行信息交互的方式启发而提出的脉冲神经P系统研究较为广泛。在不降低模型计算能力的前提下,研究者希望通过优化系统的组成元素来尽可能地减少计算模型所使用的计算单元数目。本文在脉冲神经P系统的研究基础上,受不同的生物机制启发,提出了三种脉冲神经型P系统变体,并研究其图灵通用性。论文的创新工作总结如下:（1）提出了脉冲神经P系统的一个新变体,即带扩展通道规则的脉冲神经P系统（简称为SNP-ECR系统）。证明了SNP-ECR系统作为数字生成设备和数字接收设备是图灵通用的。同时,构建出一个含有34个计算单元（神经元）的带扩展通道规则的脉冲神经P系统作为函数计算设备时是图灵通用的。（2）提出了序列多通道脉冲神经P系统（简称为SSNP-MC系统）,并证明其在四种序列策略下作为数字生成设备和数字接收设备是图灵通用的。（3）提出了序列耦合神经P系统（简称为SCNP系统）,并证明其在四种序列策略下作为数字生成设备和数字接收设备是图灵通用的。
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