本文的目的是设计与实现一种仿生型人工神经网络模拟器,并将此模拟器作为实现不同仿生型人工神经网络生长算法的仿真实验平台,最终通过分析相关数据来实现和验证相应的网络功能。文中会介绍仿生型人工神经网络的特点、以及算法的实现和一些基础网络结构的搭建。仿生型人工神经网络是基于生物神经网络的自生长、自进化,自主智能等一系列特点提出的。它的网络结构参照了生物神经网络的基础结构,并用算法模拟生物神经网络的生长过程。整个生长、筛选网络的过程是在仿生型人工网络模拟器上实现的。模拟器为整个网络的形成提供了环境,可以灵活配置网络中的神经元的功能、神经元的类型、网络的生长算法、网络空间的规模以及网络停止生长的条件和网络的筛选机制。此外,模拟器能够在整个网络生长过程中实现三维界面的展示,其展示效果有助于精准的定位输入、输出神经元的坐标、调整网络生长算法的设计以及修改基础网络结构。整个网络生长和进化过程神经元规模相对较大,用图形处理器对每个神经元的计算进行加速。这也为应对以后网络规模继续扩大做好了基础。本文会介绍仿生型人工神经网络模拟器各个功能模块的设计以及可以实现的功能。模拟器为仿果蝇、仿蜜蜂等生物神经网络生长过程的仿生型人工神经网络研究提供了重要实现工具。并且通过果蝇、蜜蜂等生物神经网络中神经元规模的不同灵活配置整个仿生型人工神经网络的神经元个数。整个网络的刺激、生长机理采用了脉冲神经网络的特性。脉冲神经网络对网络的模拟非常接近生物神经网路,并且这种网络将时间也作为影响网络结构和性能的指标,这也是仿生型人工神经网络将其作为重要参考的原因。通过仿生型人工神经网络模拟器的设计,使得仿生型人工神经网在网络结构上实现了对果蝇、蜜蜂等生物的神经网络结构的模拟或近似。同时,参照果蝇复眼的工作原理和蜜蜂的基础网络结构,仿生型人工神经网在网络功能上可以对简单数字、脉冲序列的识别或分类。这些实验结果初步达到了对网络功能要求的预期目标。