第1章 绪论 1
第2章 基于行为模拟仿真技术的现状 7
2.1 行为仿真模型的分类 7
2.2 具体仿真模型一览 11
2.2.1 相关模型 12
2.2.2 计算模型（人工智能） 13
2.2.3 突现行为 15
2.2.4 人工神经网络 16
2.2.5 “现实主义”神经模型 19
2.2.6 综合神经模型 21
第3章 神经元群选择理论 29
3.1 替代指令主义的理论框架 37
3.1.1 理论的基本假定前提 41
3.1.2 若干本质边界条件 49
3.2 躯体选择 50
3.2.1 神经元群选择 54
3.2.2 群的简并与定义 57
3.2.3 变异的位点 68
3.2.4 可重入结构的机能作用 70
3.2.5 神经元群选择理论的解释性功能 74
3.2.6 神经元群选择理论的适应性意义 76
第4章 总体机能 79
4.1 动作与感知 79
4.1.1 运动系综 81
4.1.2 进化论见解 83
4.1.3 手势的机能基础 88
4.1.4 手势与神经元群选择 91
4.1.5 影响感觉层的运动活性——特征相关与并行采样 95
4.1.6 全局映射 99
4.2 分类与记忆 102
4.2.1 限定与定义 105
4.2.2 分类 106
4.2.3 感知分类 108
4.2.4 分类问题无既定通解 116
4.2.5 神经组织与归纳过程 118
4.2.6 再论记忆问题 122
4.3 选择性网络与识别自动机 127
4.3.1 达尔文Ⅱ系统 128
4.3.2 达尔文Ⅱ的实验结果 132
4.3.3 效能的局限与前景 137
4.4 选择、学习与行为 139
4.4.1 学习实验的现代解释 141
4.4.2 学习与意外事件 142
4.4.3 行为与条件反射 144
4.4.4 发育学习中的选择体系：鸟鸣 147
4.4.5 学习中的神经元群选择 150
4.4.6 从选择性可重入网络到信息处理 154
第5章 皮层整合模型 156
5.1 皮层整合问题 157
5.2 材料与方法 159
5.2.1 动力学特性 162
5.2.2 总体结构 165
5.2.3 行为范例 167
5.3 结果 168
5.3.1 三种流各论 168
5.3.2 结构重入与相关重入的示例 173
5.3.3 完全模型 175
5.3.4 条件反射 180
5.3.5 条件反射中的分布式突触变化 181
5.3.6 短时限时间相关的效果 182
5.3.7 形态、色彩与位置的同时鉴别 182
5.4.1 模型的效能 183
5.4 讨论 183
5.4.2 结构特征 184
5.4.3 动态特征 186
5.4.4 重入的结构机能 186
5.4.5 重入的相关机能 187
5.4.6 脑内的整合与合作 188
第6章 行为自动机 191
6.1 达尔文Ⅴ 192
6.1.1 实现方法 193
6.1.2 结果 200
6.1.3 讨论 207
6.2 达尔文Ⅵ 209
6.2.1 实现方法 211
6.2.2 结果 219
6.2.3 讨论 224
6.3 仿真不得以假乱真 226
第7章 展望 228
7.1 选择性信息融合 230
7.2 选择性自然语言理解 231
7.3 结束语 232
参考文献 234