本文对单个神经元模型进行了动力学分析,依据分析结果将单个神经元进行耦合连接,然后集成构建神经元网络模型,并利用构建的神经元网络实现了视觉选择与注意力转移,丰富了计算机模拟生物的视觉系统的理论知识。本文还研究了一类一阶脉冲泛函微分方程周期边值问题,它将对现代科技各领域及生活实际中的脉冲现象问题的研究具有较高的理论价值和现实意义。　　 本文内容主要有以下几个方面:　　 (1)综述了神经元动力学模型以及视觉选择和注意力转移、非线性脉冲微分方程的发展,总结了近年来国内外对动力学模型、视觉选择和注意力转移以及非线性脉冲微分方程研究进展和取得的成果,介绍了视觉选择和注意力转移、非线性脉冲微分方程的研究现状。　　 (2)简单介绍了两个单个神经元动力学模型Hodgkin-Huxley模型以及FitzHugh-Nagumo模型和一个多个神经元模型Wilson-Cowan振子模型。　　 (3)进一步分析了FitzHugh-Nagumo方程,并基于改进的FitzHugh-Nagumo方程构建动力学模型,利用所构建的动力学模型实现对视觉选择和注意力转移的动力学解释,同时给出了计算机模拟实验的结果。　　 (4)运用锥上的不动点指数定理,获得了一类一阶脉冲泛函微分方程周期边值问题两个正解和三个正解的存在性结果。