ART是神经网络认知模型中最典型的代表，但还没有一种控制机制可以对该模型的注意参数进行调节，因而不能仿真人的认知中的多义感知的振荡现象。协同论创始人Haken的理论将多义感知现象用非线性方程注意参量的振荡来解释感知振荡，我们提出用逻辑斯谛映射子系统来产生ART注意参数振荡，从而成功地实现了用ART仿真认知的多义感知现象，这也为ART提供了一种控制与调节注意参数的机制。 经过人工智能AI与人工神经网络ANN几十年的并行交叉发展，人工智能与人工神经网络的相互结合已是大势所趋。ART作为神经网络的算法，可以在人工智能的专家系统中得到应用。Amari的概率门混合专家系统属于无导师学习中统计方法的专家系统，我们通过将概率门用ART门来代替，并用ART的级联与嵌套构造成无导师学习的聚类方法即学习矢量编码法的专家系统。 如今，ART已经在工业、金融与市场数据分析等领域得到应用，应用中涉及到输入矢量的编码技巧。我们应用面向对象的特征编码成功地将ART应用于人的英文26个字母认知识别实验的仿真与海域水质数据的分析中。