【摘 要】
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研究了传感器（接送外部世界信息）和转换器（在这种信息基础上形成分析器一级的信号）的相互作用的模式，在转换器这一级进行着对进入信号的最复杂的处理操作。所描述的这种模型的特征
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研究了传感器（接送外部世界信息）和转换器（在这种信息基础上形成分析器一级的信号）的相互作用的模式，在转换器这一级进行着对进入信号的最复杂的处理操作。所描述的这种模型的特征，是实现神经网络环境中分析过程的时空特性。在这个环境中的认识过程具有波动性质，这种被动性由本文作者提出的完整的微分方程来描述。在描述类似空间特性过程中，突出了进入直视系统的图象的主要特征。这些特征具有不变性（与图象大小和旋转角度无关，只取决于起始波动过程的参数。这些特征参数与事先记录好的存储器中存储的标准数据进行比较。特别重视原始式样的分
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