本文推广蒙特卡罗变异优化规则以适应一般非对称反馈神经网络的设计，同时对非对称反馈神经网络的动力学特性进行了详细研究，首次建立了神经网络权值矩阵的本征值谱与网络性能的直接联系。 本篇论文的第一部分内容是推广蒙特卡罗变异优化设计规则，使之适用于一般化的非对称反馈神经网络(Jij=±d，d是任意实数)的设计。 本文的另一部分工作是基于随机矩阵理论来研究网络的本征值谱，发现网络的本征值谱与网络的性能紧密相关。 本文第一章绪论介绍神经网络研究的基础和背景。第二章详细分析这些神经网络的动力学行为和统计性质。第三章介绍赵鸿教授提出的蒙特卡罗变异优化设计规则的基本原理和由此设计的二值神经网络的基本动力学特点。第四章提出本文的主要工作，也就是推广蒙特卡罗变异优化设计规则使之适用于一般连接权值的非对称神经网络的设计，并具体应用推广的规则设计了两种典型的神经网络。第五章对这两种典型非对称神经网络的特性进行比较研究。第六章建立神经网络权值矩阵本征值谱与网络性能的联系。第七章对非对称神经网络的研究进行总结。第八章介绍互联网络应用于数据采集的一个具体应用实例，这一章是作者在博士期间完成的与神经网络有一定关系的一项工作。