层次网络模型是概念结构理论的一种，除此之外较为公认的还有里伯的内隐学习理论，Bourne等人的
特征表理论和Rosch的原型模型
Quillian和Collins1969年提出了第一个语义记忆模型（即概念的结构），层次网络模型(Hierarchical Network Model)。在这个理论中，概念是以结点（node）的形式储存在概念网络中，每个概念具有一定的特征，这些特征实际上也是概念。各类属概念按逻辑的上下级关系组织在一起，概念间通过连线表示它们的类属关系，这样彼此具有类属关系的概念组成了一个概念的网络。在网络中，层次越高的概念，其抽象概括的水平也越高。
每个概念的特征实行分层存储，即在每一层概念的结点上，只存储该概念的独有特征。而同层各概念共有的特征，则存储于上一层的概念结点上。如：当我们提到“金丝雀”、 “鸵鸟”、“燕子”时我们会说它们都“会飞”，因此这一特征便存储在“鸟”这一概念结点上。而 “金黄色”、“大块”、“黑色”是分别是上述三种鸟的独有特征（相对这三种而言），这些特征便存储在自己的结点上。
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特征表理论】是概念结构理论之一，是有波纳等人提出的。特征表理论把概念的语义特征分解为定义性特征和特异性特征。定义性特征是定义一个概念所必须具备的，它相当于概念的本质特征。特异性特征是具有描述功能的特征，它相当于概念的非本质特征。
特征表理论认为，概念的结构由概念的定义性特征和整合这些特征的规则构成。这些规则也称概念规则，它包括肯定、否定、析取、条件等。概念的定义性特征和概念规则相互结合就形成了各种各样的概念。
【评述】特征表理论重视概念规则在概念结构中的作用，其优点是可以很好的解释人工概念的研究，但还难以解释某些自然概念，因为有些自然概念的定义特征是非常难以确定的，因此这种概念的结构是难以用特征表理论来解释的。