无穷维随机神经网络中知识的表示理论研究

研究无穷维随机神经网络在以下情况对知识的表示理论：输入信息系综呈现马尔柯夫性；输入信息系综呈现非马尔柯夫性--非Gibbs性，研究在这些情况下神经网络演化的遍历理论；给出既可表示Gibbs过程又可以表示非Gibbs过程的统一的表示理论。揭示人脑思维等智能功能的实质，为神经信息学提供新思想、新理论和新方法。