随着计算机技术的迅速发展和广泛应用,越来越多的专家学者投身于智能研究领域,特别是智能识别、智能优化以及人工生命都是近年来被广泛关注的研究热点。在此背景下,本文通过对生物记忆原理进行分析研究,将人类大脑特有的记忆功能引入到计算机应用中,根据目标问题建立具体的理论和数学模型及算法,为解决计算机智能识别、寻优及人工智能体自治行为研究等实际应用问题提供切实可行的解决方案。首先,本文对现有记忆理论进行分析并加以改进,形成一套完整的记忆理论;指出现有异常行为识别模型存在的缺陷,并在记忆基本模型基础上建立了针对网络异常行为智能识别记忆模型;该模型从对常见异常行为智能识别的形式和特点出发,将记忆原理中记忆衰减更新及综合记忆值计算数学模型与孤立点检测算法相结合对异常行为进行识别,反映敏感、判断准确高效且实效性强。其次,本文将记忆原理与传统蚁群算法相结合,以记忆的衰减更新来替代信息素的累积和挥发,设置蚂蚁智能体自身记忆库和蚁群记忆库来协助最优路径的判断;运用瞬时、短时和长时记忆可以在不同时间跨度内调整蚁群记忆素并存储更新有效路径,避免了传统蚁群算法中需通过事先设定蚁群数量和迭代次数,提高了算法搜索效率和准确性。最后,本文将记忆原理作用于人工鱼,用记忆的存储、更新和遗忘原理来记录人工鱼自身行为,人工鱼可通过搜索记忆库并根据记忆值变化调整自身行为,并将结果存于记忆库。此外,引入聚群与追尾行为,对人工鱼觅食、聚群与追尾行为的相互转化及如何依照记忆来指导自身行为进行了讨论。本文对新构建的三种记忆模型和相应的实现算法分别进行了实例验证,验证结果表明了模型设计的合理性,同时也证明了这些记忆模型在解决智能识别、寻优和智能体自治行为研究方面问题的可行性。综上所述,本文深入研究了记忆原理的理论方法和技术应用模型,为将来进一步研究记忆原理及其应用提供了良好的理论基础和创新思路。