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在神经系统信息流传递和处理过程中,越来越多的实验和仿真都揭示了混沌节律的存在。而对其混沌编码和传递机制展开研究,将有助于理解神经编码方式与神经功能之间的密切联系,同时也将给计算神经与人工智能等工程应用带来新的思路。本文在神经元电生理模型的基础上,对混沌态响应的传递和处理模式进行研究,提出了一种神经元混沌信息编码的新机制及其在弱信号测量中的应用。另外利用神经元集群中的突触互连,重点对混沌激励下的神经信息交互展开研究,并构建视觉神经计算模型,提出了一种基于混沌编码机制的图像弱边缘检测新思路。最后本文利用混沌响应的遍历性和不可逆,给出了基于二维混沌图像的身份认证系统应用。主要工作及研究成果如下:(1)针对周期激励下的神经元混沌响应特性,提出利用ISI序列以及非线性预报法进行放电模式的辨识;考虑传统时间或频率编码的统计局限性,提出了一种基于相位圆映射的神经元混沌信息编码方法;利用符号动力学实现神经元混沌响应的粗粒化描述,提出了一种基于符号序列距离的激励频率测量方法。实验结果表明,混沌编码机制将增强神经元对于外界激励的敏感度,有助于提高神经信息传递的效率。(2)针对神经信息混沌态传递的特性,利用神经元互连中的突触结构,提出采用近似熵、非线性预测结合替代数据法,研究混沌激励下的神经元动态响应。实验结果表明在混沌信息的传递过程中,突触后膜神经元显著保留了频率交替差别较大的激励信号特性,同时丢弃频率交替差别较小的激励信号特性,说明神经元对混沌信息传递具有一定的选择性和再加工能力,有利于群体编码中的信息交互。(3)基于神经元信息动态突触传递和混沌编码机制,构建了一种新的视觉神经计算模型,并尝试应用于图像的边缘检测。根据突触前膜神经元响应模式动态改变突触的信号转换能力,利用突触后膜电位波形来刻画信号分布的时空特征。实验结果表明,新模型将反映神经元网络时空状态的动力学演变过程,能够将光信号刺激转换成具有时空特征的脉冲发放序列,并利用混沌编码机制提高对弱边缘检测的敏感性。(4)基于神经元信息混沌传递特性,本文提出了一种图像密码构造的新方法。利用非线性映射将静态用户编号和数字密码转换为动态混沌序列,驱动神经元产生具有遍历性的不可逆混沌响应,最后重构为二维图像密码。新方法实现了用户对系统的认证,有效增强了密码认证的安全性,为密码加密、身份认证领域的应用提供了一种崭新的思路。