论文设计并实现了一个基于仿生模式识别的独立运转神经计算机系统,该系统强调了神经计算的核心作用,通过对算术逻辑运算部件和神经并行运算部件的有机设计,体现了人类的两种思维过程——逻辑思维与形象思维.论文首先研究了神经网络模式识别的发展历程,从前馈网络模型、算法、神经元的基函数及神经网络在高维空间中的几何理解几方面入手,分析了多种神经网络识别方法,着重讨论了仿生模式识别理论.论文在研究"八五"攻关CASSANDRA-I神经计算机和"九五"攻关CASSANDRA-Ⅱ神经计算机的基础上,讨论了CASSANDRA-Ⅲ神经计算机(独立运转神经计算机)的设计思想.该神经计算机在用于图像采集、分析与识别中,具有很好的专用性;神经处理机在结构设计上采用了微神经元的概念,根据实际情况训练构造的神经元是一个或多个微神经元的组合,可以适应多种应用场合.论文对该神经计算机的体系结构、硬件实现、软件组织、调试环境等多方面进行了详细研究.论述了专有的计算机指令系统,与串、并行计算部件相关的存储器设计及管理策略;描述了计算机应用设计开发流程和各功能模块;最大限度的优化了软硬件设计功能,提高系统实时响应速度.论文还以该神经计算机为平台,进行了实物识别与人脸身份确认两套系统的应用研究,并提出了多镜头信息融合的人脸身份确认方法和一种基于面部器官分布的人脸特征提取方法,取得了很好的识别效果.应用研究表明仿生模式识别理论在模式识别领域具有巨大潜力和优越性.从实用角度看,独立运转神经计算机是一种性能价格比较高的神经计算机系统.