生物计算中,许多高性能的计算模型和智能算法是借鉴复杂的生命活动特征而建立起来的。膜计算作为生物计算的一个分支,旨在从生物细胞的结构功能中抽象出高效的计算模型。脉冲神经膜系统是受神经元细胞利用脉冲实现信息交互这一机制启发而来的计算模型,现为膜计算领域一个研究热点。本文围绕着几类新型的脉冲神经膜系统的数字产生能力、规则类型、规则使用条件、小通用性及系统的软件仿真设计展开研究。主要创新点如下:研究了基于请求模式的脉冲神经膜系统的小通用性。证明了具有14个神经元的基于请求模式的脉冲神经膜系统的计算通用性。该研究结果回答了是否可以进一步减少用于构建图灵通用的基于请求模式的脉冲神经膜系统所需的神经元数量这一公开问题。提出了基于进化规则的类细胞脉冲神经膜系统。证明了具有进化规则的类细胞脉冲神经膜系统计算能力等价于图灵机。此外,研究了该类膜系统规则中目标指令的使用限制情况。证明了以增加系统膜的数量为代价,规则中某些目标指令的缺失不会对系统计算能力产生影响。研究结果为在类细胞脉冲神经膜系统寻求复制脉冲替代方法这一公开问题提供了解决方案。实现了基于请求模式的脉冲神经膜系统仿真软件的设计开发。仿真软件只需读取定义膜系统的结构化文件便可生成系统计算转移图,降低了分析该类膜系统特定步骤可能发生的所有计算的复杂性。通过对基于请求模式的脉冲神经膜系统实例进行仿真,结果表明本文开发的仿真程序能够准确实现此类系统计算的仿真和验证。