自组织增量学习神经网络(Self-organizing incremental neural network, SOINN)实现包括学习、记忆、联想、推理、常识等方面的研究，最终目的是实现能够模拟人类大脑的供智能机械使用的通用型智能信息处理系统——人工脑。 其主要研究内容包括：

a. 基于SOINN的监督学习、非监督学习、半监督学习算法研究

b. 基于SOINN的通用型联想记忆系统研究

c. 基于SOINN的pattern-based reasoning（基于模式的推理）系统研究

d. 基于SOINN的常识系统的构建

以上述各研究为基础，建立类似于人脑的能处理视觉、听觉，能实现对话、推理，具有相当程度自主性的人工脑系统，该人工脑系统在和环境交互作用、和人交流等的过程中能够不断发展自己对世界的认知能力。

关于SOINN的研究，由于是南京大学的申富饶自主开发的这个系统，所以最多的工作开始在南京大学，和日本东京工业大学有很多作品。