2021-2022收藏资料模拟信号的数字传输和人工智能模型与智能系统的研究.doc

第 17 页 共 17 页模拟信号的数字传输模拟信号的数字传输是一种存在已久的想法，它对于电讯系统的设计者一定的要求。如果使信噪比维持为最小值，数字传输系统就几乎不会出错。这篇文章的目的是为还为熟悉该主题的数字通讯的设计者提供简要的指南，一些调制和多路技术将作为背景材料在文章的开头被提到。文章的重点介绍的是当今网络和通过微波调制技术的数字通信中发现的两种无线电通信的层次。模拟脉冲的调制在一个脉冲序列中，用脉冲幅值，宽度或位置的持续变化来表现信号信息叫做模拟脉冲的调制（如图1）。这个例子分别表示脉冲幅度调制（PAM），脉冲宽度调制（PWM）和脉冲位置调制（PPM）。这种调制形式在开始的脉冲调制方式中已经被用过，也应用于现有的无线电通信和遥感勘测网络。但是更重要的是PAM的调制是很多数字脉冲调制方式中的第一步。数字传输在能量不连续时，称为脉冲。这个概念是贝尔电话实验室中的Henty Nyquist在采样理论中建立的。他将其简要的解释为一个信号f(t)带宽被限制在B HZ时，这时信号只能在最大频率为B HZ的范围内变化。他还更进一步的说明，如果这个信号的取样时间为1（2B）秒，信号就不会丢失。每秒最少采集2B样点的采样速率称为Nyquist采样速率，1/（2B）称为Nyquist采样间隔。图2说明了这个采样过程。模拟脉冲的调制是很有用的，由于它很多数据处理应用就可以很容易地实现，而且一些调制方式如PWM和PPM表明信号噪音的改进就像可多频道播放的FM系统与AM系统相比的进步。数字脉冲的调制脉冲代码调制（PCM）和德尔塔调制（DM）是两种主要的数字脉冲调制方式。数字脉冲调制被描述成为的不连续量的信号表现。脉冲调制开始于采样信号（PAM）的量化以及将其编码为有限的位或字节。PCM的执行比模拟脉冲调制方式更加复杂，但是PCM的传输和再生能力更加好。图3描述了信号调制为PCM字节的次序。PCM的传输及再生能力在于携带信息的脉冲是否存在，而不是脉冲的多少及脉冲边缘的位置。模拟脉冲调制方式能经受住多次重复噪声干扰，PCM方式对于有时间间隔的干扰有很好的免疫能力。信息传输无噪音的代价在于量化产生的失真及大系统要求的带宽（如多频率的FM）。德尔塔调制是一种数字脉冲调制技术，因为它对系统传输率要求低而被军事部门所接受。它是一种微分技术。它传输一种在给定时间内与连续信号值差分相关的，与信号实际值相对的信号。这种差分信号Vd(t)(图4)是与通过把输入值相与估计输出值比较得来的。差分信号在取样时刻的极性决定传输脉冲Vout(t)的极性。差分信号就是这个信号的斜坡值。德尔塔调制器如图4所示。这种脉冲发生器装有一个可重复产生固定幅值和极性的脉冲Vp(T)序列器。简单的说，这种脉冲是假定被激发的。这种调制器的运行可以由图4的波形看出。图中t=0时产生一个脉冲。Vin(t)的初始值是2个单位，Vi(t)的初始值假定为0。这种差分信号的极性是正的，就传送了一个正脉冲。在下一个取样时刻，T，这个脉冲是正的，在2T脉冲是负的，因为这个完整的脉冲是2个单位，并且Vin(2t)的值小于2个单位，它为差分信号产生一个负极性。从图4的波形可以看出两点：（1）在斜坡的零点出现时，调制器输出的脉冲序列的极性是交互的。解调是由综合器和低通滤波器完成的。交互极性的脉冲序列会求出它的平均值的积分。如果没有信号输入，它的平均值将为零。（2）这种调制器不能快速响应幅值在两个取样点之间变化超过一个单位的信号。这在波形开始两个间隔非常明显。德尔塔调制如今在响应不和理的斜坡信号是用于改变它们的步幅值，它们可以快速响应幅值有大动态变化的信号。德尔塔调制另吸一个引人的特征是它电路比PCM电路容易实现。通过多路技术加强应用加强通讯通道应用的一个方法是在多路信号中共享通道。共享使用在相位，频率或时间，或其他的联合中。多路技术就是信号中的通信通道共享，在通讯中，多路系统常用来实现频率或周期。 通讯通道共享在频率基础中的应用叫频率分割（FDM）。在宽带中的每个信号一般是3KHZ，在FDM中，每个信号都被预先分配一个频谱区来传输。传输是通过SSB技术实现的，因为SSB方式允许信号在没有多余信号或载波的情况下传输。FDM的第一步将产生一个包含12通道的合成信号，它们被分为一组。传送前，这些组通常用FCM原理合并成较大的集合，这叫超级组，专家组和超级专家组。TDM通过通道共享应用于通讯传输中。如果采样时间可以减少（图5），为了使传送的脉冲不失真而需要增加带宽。顶端的信号f1(t)图6中，将被图5图中的信号所取代。信号是脉冲序列，在这里比率称为义务周期，脉冲持续时期到采样间隔为低。如果相同脉冲持续时期的更多脉冲在一个低义务周期内被传送，传送通道的使用将因为采样间隔而被增加。为了使一个低义务周期脉冲信号的传输不产生失真，对宽带的要求而导致通道使用的增加。图6中两个相连的采样间隔出现在传输通道的合成信号中，当采样信号来自于另外三个数据源时，（f2(t)-f4(t),合成信号和顶端采样信号会被分开。在一个来自多信号源的合成信号号中，为了增加传输介质的利用而增加带宽就形成了TDM在通讯中的应用基础。允许脉冲持续时间减少的三个结果是：（1）更宽的传输带宽；（2）由于传输带宽不能无限的宽，而会发生脉宽延伸，这要求产生规则的新脉冲；（3）脉冲必须保持在一定的时间窗口内，为了保持同步，还必须增加额外的电路。图6中的数据信号源表示采样信号，为了更具说明性，它必以相同的速率采样，每一个信号的采样电路对于主要的数据源时钟是同步的。为了是使f2(t)从数据源二传到数据接收器二，图6中的数据源转接器也是同步的，他是一个电子开关，用于形成多路技术。在最简单的场合，这个主要数据库时钟以分散的形式传送到数据接收器。在传输端与接收端TDM系统中更普通更具破坏性的模式与同步的丢失相关。脉冲代码的调制脉冲代码的调制包括三个过程，第一个是BLI（bandlimited information signals）息信号的采样到PAM信号的生成。声音信号一般被限制在3300HZ，每秒钟采样8000个点。第一个过程的结果是形成一个采样间隔是125毫秒的PAM信号。第二个过程是模拟PAM信号通过量化形成PAM数字信号。第三个过程是代码化的过程。被量化的样点被转换成数据字节。在一个n位的字节系统中存有2的n次方个量化值；那就是一个7位字节的值是128，8位字节的值是256。量化会在实际值和量化值之间产生一个误差。从PCM系统的接收端只能接收到与量化值相应的二进制字，这样就会在采样的原始量和重建量中产生误差。在收到的信号这个误差表现为一个有层理的噪声。这个噪声称为量化失真，主要的失真源是在PCM中。可能存在的最大的错误与利用等间隔量化级别的系统的采样级别相同。这种信号到量化的失真在低级别的信号中比在高级别的信号中更严重，这是指对于小间隔的低级别的信号和大间隔的高级别的信号，对于所有在输入范围内的信号失真的比率可以接近一个恒定量。声音信号的动态范围是40dB,所以无论对于低级别的信号还是高级别的信号，有一个恒定的信号失真率都是很重要的。一个对数译码规律被应用到大多数系统中；它的主要特征是它的噪声的信号失真率是恒定的。图7描述了对数译码规律用于BELL电话系统PCM代码中的一个例子。基于对数的代码在代码输入及扩展中有压缩信号的效果，在这种译码过程中信号代码的量是相等的。这种压缩与扩展的过程被称为电子压缩扩展，它被用于声音信号传输系统中来改进低级别声频信号的信噪比。早期的PCM系统使用了一种实时的电子扩展器来执行一种与对数规律相应的功能。由于执行的问题，大多数新的PCM系统都使用了非线性代码，这种代码为对数编码规律生成一种被分段的近似值。PCM通道层第一种用于数字通信的商业系统被定为一种叫做D1通道层的装配设备，它可以传送24个音频通道和一个数字信号到T1转发器的传输线上。D1通道层和T1转发器传输线路是BELL系统在1962年时提出的。通道层主要实现一种多元化功能。通道层用作FDM的目的是使非多元化信号多元化为一种合成的FDM信号。通道层用作PCM来携带音频信号并且生成一种时间不连续的多元化的数字信号。D1通道层采样24个音频通道的信号，使用µ=100的编码规律，为每个样点生成一个7位的数字字节。这个合成信号就是用这24个数字字节建立起来的，这24个数字字节是以一个字节到一个字节的原则交叉存取的。西方电气公司是BELL电话系统在主要制造商，它把至少三种主要的通道层做成了商品。主要指的是通道层在一端把音频通道分层，在另一端产生数字信号。这些数字信号处于层级中的主要层，也就是它们的译码规律所在层。西方电气公司的三个通道层是D1，D2和D3通道层。它们之间的主要区别在于译码规则的使用或通道数的处理，或两者都有区别。西方电气公司的三个通道层使用的是一种称为µ-law的译码规则。D1层使用µ=100，而D2，D3层使用µ=255的译码原则。图7和图8分别描述了µ=100和µ=255两种译码原则。D1层接收24个音频通道信号和一个数字通道的信号。D2层处理96（4x6）个音频通道并产生四个数字通道。D3层的通道数和D1相同。西方电气公司通道层中的数字信号的存取与释放称为一次DS1信号。这种信号被它的比特率和特性确定为双极信号。这种多元化的数据流之所以被修正成双极信号的原因有两个：一从它的频谱中除去直流成分，使得T1-型的线缆能承受复原转换器的直流供电电源；二，增加存在于标号转化中的时钟信息。标号指的是一种描述逻辑电频的信号，在西方电气公司中这种标号大约是3伏，空指的是逻辑零。双极脉冲流使用交互极性的脉冲作为标号，它可以增加转换的数量。转换数量的增加可以帮助转换器恢复时钟信息以便于它们能与数据流相同步。图9描述了这三种波形：顶部的波形是表示原始数据流可能出现的方式，中部和底部的波形把数据流的特性描述成%100周期和%50周期的双极波形。一个%50的周期被使用在西方电气公司通道层是因为它有能在等频率到半比特率之间确定传输信号的能量频谱中心的特性。还有，在双极性传输中，空被编码为无脉冲，标号被编码为正负交互的脉冲，正负交替出现在每个标号出现时刻。这种传输模式也称为标号的交替倒置（AMI）。PCM 传输PCM的数字传输不同于带宽效应，这是因为脉冲传输的要求，这跟主要的模拟技术FDM-FM一样。在信号中含有20dB的信噪比的时候，PCM信号的数字传输会有优势，它的运行几乎不会出错。当PCM信号以数字形式传输的时候，它们可以以声音频率（VF）在电缆上传送，或者以微波的频率利用调制技术传送。以PCM信号通过音频电缆传输的双极脉冲流格式用来从传输的数据流的频谱上消除直流成分，及提高再生中继器的运行能力。有限的电磁频谱资源要求PCM信号通过规则的大气层传输，这种规则的目的在于限制要求带宽的量。这要求使用数字调制技术，数字调制技术可以用来增加来自像联邦通信协会（FCC）19311号文件规则的光谱效率。这些规则为数字微波系统设定了远行参数。FCC为低于15GHz的微波传输器建立了权威的RF带宽，这种带宽为每层每秒每Hz。其他国家也有类似的规则，加拿大的一种在响应上经过改进的系统达到了每秒每HZ2.25比特的效率。比特效率的调制主要的数字调制技术经常联合起来用，当使用可行的滤波一种调制技术可以通过包含符号间的干涉控制的来得到一个较高的光谱效率。这种技术被称为局部信号响应（PRS）。另一种技术是积分放大调制）（QAM）。把PRS和QAM联合在一起就叫做积分局部响应信号（QPRS），Bell Canada 使用这种技术传输达到了每秒每HZ2.25比特的效率。QAM规则可以独立地调制两种相同频率不同相位的载波。这两种载波分别称为I（相位）载波和Q（积分）载波。在这个过程中原始的载波会被限制，随着所有必要的信息被带到边带中。如果这两个基带的信号被离散成两种不同级别的脉冲，那这种调制就与四级的PSK相等。如果每条三级基带的信号都通过局部响应进行编码（受控的符号间隔干涉），那么这种调制格式被称为积分局部响应信号，这种方式可以跟8级的PSK相比。概要这篇文章的目的已经描述了，因为这和数字通信不同，一些基本的概念和实践被隐藏在数字通信中。背景资料包括采样的概念和时间多元化的概念。掌握好这些概念能使我们更好的理解数字调制技术和数字通信层。以下这个术语表包括了PCM层的普通术语，这意味着可以帮助我们更详细的理解PCM层以及一般的数字通信。术语表适应的德尔塔调制：这是一种模拟波形的数字编码方法。德尔塔调制的一个问题是如果模拟信号的量级快速变化的话，编码信号的量级会落后于实际信号（即斜坡负载失真）。一个解决的方法是增加采样频率，但是这些快速的数据流更加耗费传输资源。适应性的德尔塔调制使用了教慢的采样速率，但是当遇到快速变化的模拟信号时，它会增加采样距离。双极代码：双极脉冲定义了一种可以用于传输数字信号的脉冲流。一个脉冲被认为是一位二进制1，二进制0代表没有脉冲。另外，脉冲的极性必须是交互的。双极相侵：在一个双极的数据流中，脉冲的极性是交互的。如果双极相侵发生，在传输过后，接收到的将是两个极性相同的脉冲。多媒体数字信号编码器：一种将一台编码器和一台解码器安装在一台设备中的仪器。电子扩展: 这个术语是COM和EXPANDING的缩写。电子扩展用于模拟传输系统的最初的目的是减小噪音的影响。在模拟信号输入传输系统之前，模拟信号的动态范围将被压缩。这是指，增加低级别的信号，减少高级别的信号。在传送完成后，在这期间，噪声被积累起来，信号又被展开成为原来的动态范围。信噪比会因为低级别信号而减小，因为高级别信号而增加。然而，相对于高级别信号来说，人耳对于低级别的信号更加敏感。这样电子扩展将会改进这种传输从而被听众所感知。电子扩展的影响将在PCM系统中通过有效的使用更高的量化级别（因为更小的模拟信号取样）和低的量化级别（因为大的采样）。电子扩展的影响可以减少听众对噪声的感知，尽管在PCM中，它把噪声量化并且使噪声不被传输。电子扩展原理：很多不同的运算法则可以用来获得电子扩展效应。在PCM系统中普遍使用的良种电子扩展原理是CCITT p-law和CCITT A-law。德尔塔调制：这是一种在连续模拟信号采样中考虑不同数量级的编码方案。只有一个量化级别可以采用，所以需要使用一位来记录信号的高低。这种系统的实现方法比较简单，但是要求比Nyquist频率更高的采样速率。编码原则：这种原则定义了用于量化和编码的量化间隔的相对值。Nyquist 频率：为使模拟波形复原，至少是最大模拟波频率的两倍的采样频率。这个最小可用的采样频率就是Nyquist频率。脉冲代码调制（PCM）：一个量化及编码的过程，在这个过程中信号被取样及量化。再生：识别及重建数字信号以便信号的幅度，波形和时间被限制在限定范围之内的过程。采样：一个决定模拟波形信号的量级和极性的过程，一般地，采样是在相等的时间间隔内进行的。片段编码原则：一种编码原则，通过这种原则中通过一些线性段可获得近似平滑线。人工智能模型与智能系统的研究1脑内信息的拓扑性层次结构和拓扑性质信息在大脑中的编码形式和人脑处理信息的方式是一个十分复杂的研究课题。研究表明：人脑在处理信息方面，不是对一个个单个的信息元素进行处理，而是对整个信息集合的拓扑关系和拓扑性质来进行处理。这是由于自然界不会那种人为的“编码”术，只好求助于自然界本身所特有的一种“自然编码”系统种对原始信息求等价关系、商集和拓扑结构的编码系统。因此，大脑存储、处理信息的机制主要是以获取信息群的等价关系和商集的自然编码方法为基础对信息进行编码，并以求取商空间的拓扑关系的方式来对信息进行分类和处理的。它们是一种群处理过程。因而，视、听、触、嗅觉等感觉器官所接受的主要是外界信息图象的整个拓扑结构和一个个与之对应的信息元素群所组成的混合物，而不是简单的一个个互相独立的信息元素；这是生命在自然界中长期演化的结果，也是高级生物的感官所具有的共同特征；这一点，随着科学的发展，已经由现代科学所逐步证明了。因此，人脑也不得不对这种拓扑性结构的图形和由这些图形派生出的高级层次上的拓扑性质、拓扑关系进行处理。在脑中，信息是由一个不低于二级层次的结构来表述的；其第一层次是外部信息的接受和转译结果，它包括外部信息原始的拓扑结构以及与之相适应的神经元冲动（它使得神经元冲动与外部刺激之间有一个一一对应的关系）；第二层次是在第一层次基础上建立起来的“自然编码”系统具有商集特征的拓扑结构层；在更高的层次上，这种自然编码系统进一步复杂化。信息在高级层次中不断地抽取、交联、组合，并且参预与外界的信息交流，逐渐地转化成为一个统一的整体，并从这个整体中产生出较原始的高级因素概念；概念进一步升华，即会产生出像意识、情感这样的高级智能因素。由于计算机没有感觉器官，至少没有像人类一样完善的感觉器官。当然，它也没有自动提取同类事物的商集的能力，更没有自动形成概念的能力了。它的感觉或认识，依赖于人或其它的仪器；它的运行，只能依赖于厂家最初为它规定的机器的指令代码系统和在这个指令系统之上派生出来的各种软件。这些都是人脑的概念、思维、意识在机器中的体现，不是机器自己的，机器恰恰就缺少了这最重要的一环。为了解决这一问题，必须用人工的方法赋予机器一种概念系统，这就是各种应用软件系统。但是，这对于人工智能来讲，从其深度或广度来讲都是远远不够的。为了解决这一问题，本文提出了全息软件系统：它具有处理和分析多维多参数过程的能力，能够自动提取同类事物的商集并把它重新规整组合；就是说，它有自动形成自己的机器概念的能力。2人脑与计算机系统在信息处理方面的不同之处众所周知，在人工智能研究方面，利用计算机系统仅仅从细胞、元件的数量上，元件的逻辑关系上，或者形式上去模拟人脑是远远不够的。长期的研究表明，大脑似乎还有更深一层的东西迄今尚未被人们知晓。这些，造成了人脑与计算机系统在本质上、性能上和结构上的巨大差异，并导致了处理信息方法方面的不同。下面，我们将人脑与计算机系统的异同之处作一个对比。（表1）表1 大脑与计算机系统在信息处理方面的区别大脑计算机系统特点、性质上的区别生命体；不分软、硬件；有自我意识、情感和主观能动性。机器；分成软件与硬件两大部分；无自我意识和情感，完全服从程序人员的指令。处理对象的不同各种抽象的拓扑图形和拓扑关系在脑中，它们仅仅是高级层次中的一个最基本的单元。而它们之中，拓扑图形又是较基本的，拓扑关系是由各种基本拓扑图形所定义的高一级的基本单元。拓扑图形、拓扑关系是根据外部信息的特征而在内部自然形成的。二进制代码、字符串（表现为和）和逻辑关系在计算机系统中，它们是最基本的元素。而它们之中，二进制代码又是较基本的，逻辑关系是由二进制代码或字符串所定义的高一级的基本单元。二进制代码、字符串和逻辑关系是由外部（人）强制性地规定的。处理过程的不同对各种抽象的拓扑图形、拓扑关系进行拓扑性质的比较和变换，其是一个拓扑比较和变换的过程。对二进制代码、字符串和逻辑关系进行逻辑运算，其是一个预先规定好的逻辑运算过程处理结果（输出）的不同得到新的拓扑性质、拓扑关系以及新的拓扑图形。得到新的二进制代码、字符串的排列和新的逻辑关系式。认识信息过程的不同用输入信息的拓扑图形和拓扑性质与脑中存储的“标准”的各层次中的拓扑图形进行对比。用输入信息的代码排列图形与计算机系统中存储器内的“标准”代码的排列图形进行对比。信息的结构形式的不同宏观：具有抽象结构形式的特点：脑中信息的宏观结构形式是一个高级层次的拓扑性的信息结构形式，这种结构形式是以其微观结构的商集的抽象结构形式为基础的。微观：具有具体结构形式的特点：脑中信息的微观结构形式是以一种直接的神经元冲动序列的排列和其拓扑关系的混合物为基础的精细结构形式具有最具体的结构形式的特点：在该系统中，信息的结构形式是一种以电子脉冲的排列顺序的结构为基础的结构形式。在信息结构的层次化方法上的不同信息结构的层次化，是以自然界自身所特有的自然编码方法一种对原始信息群求商集和拓扑结构的编码方法为基础的。信息结构的层次化，是由外部（人）强制性地规定的，信息（代码）本身并不存在着层次结构。同样，计算机系统的拓扑结构也是人定义的。信息群局部对整体所造成的影响的不同信息本身的微观结构是一个统一的整体，这个整体的个别元素（如个别神经元冲动）的改变一般将不会影响整个信息群的总的结构的改变。信息群中的个别元素（个别电子脉冲）的改变将可能造成整个信息群的总的结构的变化。系统在功能分布特性方面的不同宏观：在自然功能分布上具有局部性的影响脑是以自然功能划分区域的。脑部特定区域的损伤可能导致某种特定的能力的丧失。微观：大脑的精细功能，往往是互相关联的。宏观：在功能分布上具有整体性的影响该系统是一个统一的整体，其中任何一个部分发生故障，都有可能导致整个系统的瘫痪。微观：系统的精细功能，往往是互相独立的。处理信息的方式的不同主要以直接的或间接的层次性的方式，对信息进行并行的多层次混合的群处理。完全以直接的顺序性的方式。3人工智能模型应当具有的特点和功能人类的知识，是随着对客观世界的认识的发展而不断发展着的。随着它们的信息的获得方式和途经的不同，以及客观事物的层次性，知识本身也形成了一种多层次的结构。研究表明：这种层次性结构，具有微观和宏观两重结构层次。在微观结构上，知识的形成是建立在信息（神经元冲动）的多重商空间的基础上的。而在宏观结构上，知识系统本身具有一种多层次的准线性结构：小范围的线性特性和大范围的非线性特性结构。知识系统的多层次结构和脑内信息的拓扑性层次结构，决定了处理这些知识或信息的过程，必须是一种拓扑性质的处理过程，同时也决定了人工智能模型也必须是一个具有拓扑性质的层次性结构的模型。本文论及的人工智能模型其实质是指一个具有拓扑性质的多层次的全息空间。本文的实质就是从全息空间的拓扑结构上去考察人工智能方面的问题，并研究机器怎样模拟人脑，怎样处理拓扑图像、拓扑关系和拓扑性质。一个好的人工智能模型应当具有如下的特点和功能：A模型要有一个能够探测外部事物的原始特征信息及事物本身的拓扑结构的探测装置。B模型要有一个分层存储器，这个存储器要能够：（）存储由探测器探测到的原始特征信息；（）依靠直接或间接的方法，存储由探测器探测到的原始的拓扑图形、拓扑结构或拓扑性质；（）自动地对原始特征信息或原始的拓扑结构、拓扑图形等求商集，并自动地找出高一层次的拓扑图形、拓扑结构、拓扑关系、拓扑性质等，并用直接或间接的方法存储在存储器中；（）求出高层次商集的总的结构关系。C模型要有一个能够依靠直接或间接的方法处理拓扑图形以及图形的拓扑关系、拓扑性质的处理机系统。D模型要能够从原始信息之中生成出一种完全不同于现代存储技术的具有拓扑结构的全新的机器概念，并能够深入到事物的本质那一级去研究问题。4人工智能的机器模拟问题根据前面所分析的来看，似乎用处理数据的计算机来模拟能够处理拓扑图像和拓扑关系的人脑是根本不可能的了。其实不尽然，事实正好相反：无论是从本文的全息空间数学模型上看，还是从现代计算机技术的飞跃发展趋势来看，现在能够模拟人脑思维过程的最好的途经，最成熟的手段，最有可能取得突破性进展的很可能是今天的电子数字计算机技术。因为今天的电子计算机的使用范围早已远远地超过了它发展初期的单纯的数值计算了。电子计算机技术在理论上、技术上、应用上，人才资源上的绝对优势是模拟计算机和其它各种类型的神经元模型无法比拟的。现在，无论什么样的神经元模型，都可以用电子计算机来模拟和验证。这是由于电子计算机已经建立了以机器二进制代码为基础的比较完备的操作系统和比较完善的虚拟机理论，以及在虚拟机基础上的各种拓扑层次的结构关系也比较清晰。虽然这种拓扑结构和关系等是人为定义的，但至少它们已经逐步形成了一种机器的意识体的最初形态；从这一方面看，电子计算机实际上已经能够运算和分析某些简单的拓扑关系了。当然，它们是以物理层次的二进制代码，为基础的。但是，由于今天的计算机系统还很难达到自动提取信息的高层商空间的拓扑关系的能力，更没有形成更高层次的机器概念；所以，机器也只能分析处理一些简单的拓扑关系，还达不到像人脑智能那样的层次水平。而模拟计算机和各种神经元模型现在还在机器代码阶段，无论这种代码是模拟量，还是神经元模型的多元参量，或是什么多维向量，它们都还停留在物理学层次；或者，它们之中的某些可能已经上升到了生理学层次，但是，它们还有很长的一段路要走。当然，最终它们都有可能达到模拟人工智能的目的，因为思维形式和思维过程从总的来说是拓扑性质的，与物理层次的机器的类型的选择似乎关系不大。无论何种机器，都有可能达到目标。机器代码无论是电的，光的，数字的、模拟的，甚至是生物的神经元冲动；也无论是人为定义的，还是生物在自然界中长期演化得来的，只要它们构成的以机器代码为基础的高层次的拓扑全息系统的拓扑相关结构一样，那么它们的思维形式和思维过程也应当是在拓扑关系上等效的。因此，只要你能提出脑的思维形式和思维过程的各层次上的拓扑结构和拓扑关系模型，那么你就可以根据这些拓扑结构和拓扑关系的综合而设计出一台达到某一层次水平的虚拟机。这台虚拟机的物理层次可以是一台数字计算机，或一台模拟计算机，或是一种神经元模型，或是其它的什么模型或机器；这种虚拟机处理的是一种商空间的拓扑关系；当然，还处理一些其它的关系，如全息相关关系，线性相关关系，序关系等等。这样，我们可以看到，无论是数字计算机，还是模拟计算机，或是某些神经元模型，它们都是物理层次的机器。只要在它们的上级层次能够形成虚拟的拓扑层次结构的虚拟机系统，它们就有可能能够处理某种拓扑关系。这些拓扑关系经过整理、深化和综合，就有可能产生一种机器概念即机器对事物的看法和认识。这种机器概念，就有可能成为一种原始的，初步的人工智能雏形，就有可能进入生理层次或心理层次。当然，这种处理过程是一种群处理过程，一种信息的商空间结构上的拓扑层次的群处理过程，不是单个的和的关系，也不是单个的神经元冲动的结果。总而言之，无论何种机器，都有可能达到这个目标，只不过以现在的水平，电子计算机有可能最接近这个目标。机器是这样，人脑也是这样，其他的生物也是这样。甚至如果有以能量状态存在的生命的话，他们的思维也可能是这样，只不过思维的境界不同罢了。5智能系统的层次性拓扑结构综上所述，可以知道，人脑的思维系统是一种全息的，拓扑性的，多层次结构的全息系统，而且这个全息系统要比我们迄今所了解的那些简单的，平庸的思维过程和表面的思维现象要复杂得多的多，范围也广泛得多。从总的方面分析起来，智能系统主要由三大部分组成，即：智能感知系统（接受、获取信息部分），智能分析系统（分析处理信息部分），智能执行系统（输出执行部分）。而每一大部分又都有二至三层大层次结构，它们从物体的物理层次到生理层次，再到心理层次，它们各自都有不同的形态和拓扑结构。每一个大层次又分若干亚层。同一亚层中的信息又有层内递归循环结构，或者多阶的递归嵌套结构。生命和思维是一种多层次的整体现象，单纯地研究其中的某一个局部，或某一个部分，或某一个层次，是难以了解智能系统的全部面貌的。外部信息智能感知系统智能分析系统智能执行系统行动Þ的输入（接受、获取信息部分）Þ（分析、处理信息部分）Þ（输出、执行部分）Þ输出图1最简单的智能系统的组成智能系统中的物理层次是最基本，最低级的层次。这个层次相当于人体中的原子、分子、大蛋白质分子、脱氧核糖核酸等物质。在机器智能模拟系统中，它是指各种晶体管、门电路，以及电路布线的逻辑关系等等。它们形成了一种机器层次上的拓扑结构，这种拓扑结构有实在的物质实物存在。从而，在这个基础上产生并形成了机器代码系统。机器代码系统已经形成了在这个物理实物层次之上的最直接的一级的虚拟机系统。智能系统中的类生理层次，是比物理层次高一级的系统拓扑层次，它相当于人体中的细胞或神经元这一级。在机器系统中，它主要是由各种功能块、门阵列、处理器和操作指令系统组成的，像虚拟机一样，是一种虚拟的系统。我们同时也可以把它们看成是一种虚拟的层次，这个层次是由许许多多更低层次中的过程来实现的。它们主要处理一种信息的直接反映感觉、反射。在这一层次中，又可以细分为三至四个亚层，其中的门电路、门阵列、电路布线的逻辑关系和一连串的脉冲信号，以及和由它来运行的机器代码系统，构成了较低级的类生理层次亚层，横跨在物理层次和类生理层次之间，相当于神经元的轴突和树突、神经键，以及一连串的神经冲动等。而各功能块、门阵列、处理器、存储器和机器级的操作指令系统，构成了类生理层次的第二个亚层，相当于神经元主体。在类生理层次的第三个亚层上，多个功能块、门阵列和处理器联成了处理器阵列，形成了一种神经网络，产生一种群处理的效果，这样形成了高一级的虚拟机系统。由于这种群处理的效果，使得信息形成全息处理的形态和生成出全息拓扑相关关系。在类生理层次的最高一级亚层上，处理器的群处理方式产生一种虚拟机系统，这种虚拟机系统能够提取和分解低层次上的信号特征，并再将这些特征进行综合和归类。在自然界、生物界中，它们是以自动求取信息群的商集来获得信息特征和它们的拓扑结构、拓扑关系的；这种自动求取这些拓扑结构和拓扑相关关系，并把它们进行重新分类和综合的过程就是所谓的自然编码过程。它是一种以物理层次为最底层结构的高级多层次编码系统，而且它是用自身的信息特征作为底层初级编码的规范，来提取高层信息的拓扑关系的。自然界就是采用这种方法。而在机器智能仿真系统中，它可以是人为定义的，但也可以是自动生成的。这个过程使得虚拟机系统产生一个递归结构：即是以信息自身的特征来定义自身的类¾¾生成出等价类，然后组成商集，商集内部再生成出一个全息拓扑结构。信息经过这种编码后，就产生了属于那种类似于心理层次的东西：一团互相关联的，具有拓扑结构的多层次的信息群体感知或认识。智能系统中的最上的一个大层次是心理层次。这个层次包括感知、认识、概念、意识、情感、思维等等，以及各种思维过程和思维方法，都属于这个层次。从总的说来，这个层次大致也可以分成四个亚层。较低层的是感知、认识心理亚层，这个亚层处理的是类生理层次第四亚层中生成出的具有全息特性和拓扑相关结构的信息群体：一种比较低层的感知或认识。这种感知和认识经过心理层次这个高层次的虚拟机系统的分析和处理，不断地提取有关信息的各层级等价类结构特征，并同时进行这个亚层之中最重要的两个过程：首先，是将生理层次中较低层次的拓扑关系和拓扑图形进行初步的综合，并聚合成为一个整体，形成系统对外界的初步看法和认识：即形成一种比较粗浅的概念。第二步，如果已经形成了这种粗浅的概念以后，以这个概念作模板，再用原先的或者以后获得的信息的拓扑图形和拓扑结构作样品，与这种初步的概念进行对比或匹配，对比和匹配后的结构叠合在原先的模板上，形成一种复合的结构。这个过程需要往复进行多次才能逐步使得这种复合结构逐渐趋向完善。在心理层次的第二个亚层上，也要进行两个十分重要的过程。第一个过程是结构关系的定位：由于经过模板与样品的对比和匹配，系统应当知道匹配后叠合的那一部分的结构的位置，这有点像全息空间中的信息元素与空间位置的配位过程，经过这个过程后，复合结构会产生出一种框架结构，即比较全面的完整的认识和意识。这种认识和意识可以直接进入心理层次的第三个亚层，也可以继续深化，进行本亚层的第二个过程。第二个过程是概念的深化：系统将第一亚层上产生的那种粗浅的概念，也就是比较低级的具体的概念或原始的概念在这个第二层次上进行第二次特征抽取和综合，它利用定位后产生的框架结构和原始概念一起，作出一个二阶复合的等价类，从等价类中产生一种二阶商空间结构，并由此产生二阶的拓扑关系。系统将这个二阶拓扑关系进行再分解，这一次是按框架结构来分解，并重新归类和综合，会再产生一个新的高阶聚合体，即形成一种比较高级的抽象的概念。经过这两个过程后，复合结构会进一步产生出比较深化的认识或意识。在此同时，这种认识或意识之中具有相对稳定的一些关系首先会形成一种稳定的序关系结构因果关系图；然后，再从因果关系中逐步产生其它的各种形式的复合关系，如：二阶等价关系概念，逻辑关系概念，相关关系概念等等。因果关系图描述了事物的一种因果不变性结构，这种不变性是由性质的拓扑关系的不变性产生的，而拓扑关系的不变性来源于信息的等价类的集合。因果关系图结构中产生的一种复合关系网，描述了事物的一种复合的拓扑关系不变性，即二阶等价关系不变性，逻辑关系关系不变性，相关关系不变性等。二阶等价关系不变性和相关关系不变性已经成为人们大脑认识和区分事物的一般性原则，而逻辑关系不变性却发展成为人们逻辑思维和计算机科学领域的基本法则。在心理层次的第三亚层上，意识，或者概念再经过反复的比较，可能会产生一个反馈或输出，即智能系统本身对信息或事物的反馈或看法，这种反馈或看法是如此地强烈，以至于扰动了整个智能系统，这种扰动，便是智能系统的所谓的情感。（由于情感的作用范围还涉及到人体的其他部分，所以它还含有非理性思维的成份。）如果所得到的拓扑关系比较复杂，智能系统在第三亚层上，还不能简单地仅仅依靠思维反映和情感去处理和解决这类问题，那么即会进入第四个亚层。在心理层次的第四个亚层上，将会对某个问题的拓扑关系和拓扑结构进行详细的分析，筛选，寻找和判断，即进行所谓的思考，从而进入更高层次的分析，归纳，综合，推理，判断等理性思维状态。