人工生命指具有自然生命现象的人造系统,是自然生命的模拟、延伸与扩展.它是尝试着去合成行为表现像活的生物体的人工系统,其中一个重要方面是人工脑的研究,它是比较前沿的课题,有很好的理论意义和实用价值.人工神经网络具有联想记忆功能、自学习自组织功能与自适应功能等优点,这个引人注目的研究方向试图使机器以生理性的模拟方式来实现人脑的机能,因此成为人工脑的研究的一种重要方法.本研究主要是在基于幼儿的学习、认知和联想的特点的基础上,利用人工神经网络模型集成的方法研究幼儿人工脑的学习、认知与联想模型.本研究的主要工作和创新点如下:1)介绍了单类别单网络的改进的BP神经网络模型,由于网络本身固有的特点从而导致网络的训练学习困难,所以文中根据实践经验介绍了网络的参数优化和学习过程中的改进方法.2)在幼儿人工脑图像的认知模型研究中,首先采用了3个二叉树分别对所有样本进行颜色、形状和纹理粗分类,其决策规则采用二分类SOM网络,然后采用颜色、形状和纹理3个并行的单类别单网络的BP神经网络多分类器进行分类的集成方法.3)本研究在幼儿人工脑的汉字认知模型研究中,针对手写汉字识别涉及到大类别分类问题和单网络结构的BP神经网络的缺陷,首先采用了多级模糊粗分然后再用单类别单网络的BP神经网络的办法来实现细分,取得比较好的效果.4)本研究的联想模型是基于神经网络、模式识别和多库(字库、图像库、知识库和模型库)的协同.