Сравнение биологического нейрона с элементарным искусственным нейроном
Наш элементарный искусственный нейрон, описанный в виде трехуров-невой схемы памяти на МФСП [7], может явиться ячейкой искусственного нейрона. Для сравнения с биологическим нейроном можно провести небольшую аналогию. Можно сравнить МФСП 
с матричной структурой запоминания состояний, которая характеризуется как автомат 3-го рода, с ядром нейрона, а двухуровневый автомат стратегии 
с клеточным телом, который влияет на структуру запоминания состояний в МФСП .
Синхронизированные устанавливающие входные сигналы, которые поступают на входные узлы МФСП , можно отождествить с дендритами возбуждения, а синхронизированные устанавливающие входные сигналы двухуровневого автомат стратегии , можно отождествить с дендритами настройки МФСП .
Эти дендриты настройки МФСП в процессе своего изменения отключают БА (логические элементы) в МФСП и с натяжкой их можно соотнести их с дендритами торможения в биологическом нейроне. Одновременно, выходные сигналы автомата стратегии четко определяют изменения в структуре запоминаемых состояний в МФСП , что можно использовать в виде направления передачи информации о состоянии МФСП для связи с конкретным нейроном, как это осуществляется в аксоне биологического нейрона.
Однако, в элементарном искусственном нейроне количество входных узлов МФСП (ядре) ограничивается двумя узлами, а в автомате стратегии (клеточное тело) – шестью входными узлами. В сумме количество входных узлов в элементарном искусственном нейроне составляет восемь входных узлов. Количество активных выходных сигналов МФСП равно 9, имеющих свое отличное направление от всех остальных выходных сигналов под влиянием выходных сигналов автомата стратегии .
При использовании восьми разрядного регистра элементарных искусственных нейронов, образуется искусственный аксон, имеющий 
состояний, что составляет больше 31 миллиона состояний. Такой 8-ми разрядный аксон способен составлять нейронную сеть из ряда таких же нейронов, устанавливать между ними связь и образовывать реконфигурируемую нейронную сеть.
В нашем случае нейрон представляет память, а для обработки информации, приходящей из нейронной сети, необходимо ввести сумматор для организации устанавливающих x(t)входных сигналов и для МФСП с матричной структурой запоминания состояний, и для автомата стратегии , определяющего в каком подмножестве πi будет вестись обработка информации. Выходные сигналы с автомата стратегии и будут определять направление информации в аксоне для связи с другими нейронами.