All issues

List of references:

1. И. П. Ашмарин, М. Ф. Обухова. Регуляторные пептиды — функционально-непрерывная совокупность // Биохимия. — 1986. — Т. 51, № 4. — С. 531–545.
2. Е. В. Будилова, М. П. Карпенко, Л. М. Качалова, А. Т. Терехин. Блокирование памяти: факты, проблемы, модели, модели // Биофизика. — 2009. — Т. 54, № 2. — С. 287–292.
3. Е. В. Будилова, М. П. Карпенко, Л. М. Качалова, А. Т. Терехин. Узнавание и воспроизведение: нейросетевая модель // Биофизика. — 2009. — Т. 54, № 3. — в печати.
4. А. А. Веденов. Моделирование элементов мышления. — М: Наука, 1988. — 159 с.
5. М. П. Карпенко, Л. М. Качалова, Е. В. Будилова, А. Т. Терехин. Когнитивные преимущества третьего возраста: нейросетевая модель старения мозга // Журнал высшей нервной деятельности. — 2009. — Т. 59, № 2. — С. 291–295.
6. А. Т. Терехин, Е. В. Будилова. Сетевые механизмы биологической регуляции // Успехи физиологических наук. — 1995. — Т. 26, № 4. — С. 75–97.
7. А. Т. Терехин, Е. В. Будилова, М. П. Карпенко, Л. М. Качалова. Нейросетевое моделирование когнитивных функций мозга: обзор основных идей // Психологические исследования. — 2009. — Т. 4, № 2. — Электронный ресурс. — http://psystudy.ru.
8. А. Т. Терехин, Е. В. Будилова, М. П. Карпенко, Л. М. Качалова, Т. Г. Савко, Е. В. Чмыхова. Онтогенетическая эволюция и инволюция когнитивной деятельности мозга: нейросетевой подход / Теория развития: дифференционно-интеграционная парадигма. — Круглый стол. — М: Языки славянских культур, 2009. — С. 167–182. — Москва, 12–13 февраля 2009 г.
9. D. J. Amit. Modeling brain function. The world of attractor neural networks. — N. Y: Cambridge University Press, 1989. — MathSciNet: MR1025121.
10. R. Bogacz, M. W. Brown, C. Giraud-Carrier. Model of Familiarity Discrimination in the Perirhinal Cortex // J. Comp. Neurosc. — 2001. — V. 10. — P. 5–23. — DOI: 10.1023/A:1008925909305.
11. Е. V. Budilova, А. Т. Teriokhin. Endocrine networks / The IEEE and RNNS Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers. — N. Y: IEEE, 1992. — V. 2. — P. 729–737. — Rostov-on-Don.
12. D. O. Hebb. The organization of behavior. — N. Y: Wiley, 1949.
13. J. J. Hopfield. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. — 1982. — V. 79. — P. 2554–2558. — DOI: 10.1073/pnas.79.8.2554. — MathSciNet: MR0652033. — ads: 1982PNAS...79.2554H.
14. J. J. Hopfield. Neurons with graded response have collective computational properties like those of two-state neurons // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. — 1984. — V. 81. — P. 3088–3092. — DOI: 10.1073/pnas.81.10.3088. — ads: 1984PNAS...81.3088H.
15. N. K. Jerne. Towards a network theory of the immune system // Ann. Immunol. — 1974. — V. 125C. — P. 373–389.
16. S. A. Kauffman. Gene regulation networks // Curr. Top. Dev. Biol. — 1971. — V. 6. — P. 145–182. — DOI: 10.1016/S0070-2153(08)60640-7.
17. L. Standing. Learning 10,000 pictures // Quarterly Joirnal of Experimental Psychology. — 1973. — V. 25. — P. 207–222. — DOI: 10.1080/14640747308400340.
18. А. Т. Teriokhin, E. V. Budilova. Biological networks / International Workshop on Neurocomputers and Attention. — Pushchino: Biol. Center Acad. Sci, 1989. — P. 157.
19. A. T. Teriokhin, E. V. Budilova. Network mechanisms of associative therapy // Modelling, Measurement and Control. — 1994. — V. 45C, no. 4. — P. 1–4.
20. F. J. Varela, A. Countinho, В. Dupire, N. Vaz. Cognitive networks: immune, neual and otherwise / Theoretical immunology. Part 2. — N. Y: Addison-Wesley, 1988. — P. 359–375. — Ed. A. Perelson.
21. D. A. Weigent, J. E. Blalock. Interactions between the endocrine and immune systems: common hormones and receptors // Immun. Rev. — 1987. — V. 100. — P. 79–108. — DOI: 10.1111/j.1600-065X.1987.tb00528.x.