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本论文通过数值模拟，研究了频率信号在多层前馈神经网络中的传播方式；讨论了构建工作记忆的回返性网络模型，网络状态如何影响网络的工作记忆的能力以及中间神经元的作用。
在神经系统中，神经元之间通过不同的连接方式而构成不同类型的神经网络，处理并传递信号，实现不同的功能。前馈网络是一种简单的网络连接形式，下一层神经元仅受到上一层神经元的输入。而信号在前馈网络中传播时，是以频率编码还是以时间编码，是一个值得探究的问题。对HH模型神经元构成的稀疏连接的十层前馈网络中，信号能否以频率编码的方式传播进行了研究。结果表明，当在输入层加入高斯白噪声时，通过相邻层间的前馈连接，神经元能够形成同步发放。当突触电导比较小的时候，这种同步发放保证了信息通过频率编码在网络中传播，并且突触时间常数可以调节信号的传播。
工作记忆是一种短期记忆，一般认为它也参与了思考、计划、抉择和语言理解等其他高级认知功能活动。因此，理解工作记忆的神经网络机制有助于了解其他脑的高级认知功能。针对工作记忆做了两方面工作。一方面，研究背景突触输入对在回返性网络中产生的空间工作记忆的调控。发现，随着背景输入的增强，三种明显的网络状态按顺序出现，即非激活状态、激活状态和过激活状态。空间工作记忆能力在这三种网络状态下的表现有很大的差别。只有在激活网络状态下，工作记忆才能够处于最佳工作状态。在非激活状态，工作记忆非常难以形成，而在过激活状态，记忆的随机漂移很大，并且记忆很容易被干扰破坏。具体地说，在非激活状态和过激活状态，记忆位置都很难被识别。因此，可以得到结论：背景突触输入能够调控空间工作记忆，过低或者过高的背景突触输入对于空间工作记忆的实现都是不利的。另一方面，大脑皮层中中间神经元比锥体神经元相对小而少。但是，许多研究表明，这些中间神经元在空间工作记忆任务中起着重要的作用。通过比较网络中不同的中间神经元到锥体神经元的抑制性连接形式，发现中间神经元帮助修正锥体神经元放电调谐曲线，从而提高网络的鲁棒性。
具体章节安排如下：
在第一章中，首先介绍了相关神经科学的背景知识以及本论文中所用到的计算模型；
在第二章中，研究了信息在多层前馈神经网络中的传播；
在第三章中，首先介绍了工作记忆的背景，以及相关理论模型，然后分别介绍两方面的工作；
在第四章中，给出了本论文的主要结论以及展望。