Цель работы - разработка нейронных сетевых моделей ассоциативной памяти. Основные методы: выдвижение гипотез о структуре сети, о сущности следовых изменений и об информативном параметре активности нейронов на основе анализа аналогии между свойствами голограмм и свойствами следов памяти в мозгу; математическое описание работы сети; компьютерное моделирование. Разработана трехслойная базовая модель с нейронной пластичностью, обладающая следующими свойствами: распределенность следов, малость следовых изменений, суперпозиционность записей, формирование ассоциаций за один такт, ассоциативное считывание за один такт. На основе модели воспроизведены 20 особенностей условного рефлекса. Информативным параметром активности предполагается частота импульсации нейронов. Базовая модель превосходит другие модели по полноте воспроизведения свойств физиологического прототипа. Предложенные запоминающие устройства обладают принципиально новыми полезными свойствами, основными из которых являются устранение проблемы распределения памяти и чрезвычайно низкие требования к надежности и точности изготовления запоминающих элементов.