在神经系统中，一般由集群中许多神经元的协同作用来实现神经信息的编码和处理，被称为神经元集群编码。科学界普遍认为，信息主要是由神经元发放的动作电位所携带。虽然关于动作电位的形成和传播人们已经有了深刻的了解，但是对于动作电位放电活动对信息的编码方式以及放电序列中所携带的信息量，到目前为止仍没有一个完整而准确的认识。神经信息编码成为神经信息处理和脑科学研究中最重要、最基本和最热点的研究方向之一，长期以来受到全世界范围内的认知神经科学家、计算神经科学家和人工智能科学家的极大关注，并涌现出一系列的神经信息编码理论和几种重要的神经编码分析方法，取得了一些具有重要意义的研究成果。　　 生物体的一切活动都与能量有着密切的联系，神经系统中的信息编码亦是如此。这为我们研究神经信息编码提供了一个新的思路，即从能量的角度来探索信息编码的内在机制。根据美国神经科学家的实验，有很多证据显示对于哺乳动物来说，大脑皮层中处理和传递神经信号的过程需要耗费极大的能量，这意味着神经信号的编码和能量利用有着密切的关系。然而，神经系统中神经元活动时在能量利用上有遵循着什么样的规则呢？信息编码与神经能量有什么样的内在关系呢？这些问题都是我们要探索的。　　 本文先是介绍了几种常见的神经信息编码理论，并讨论它们各自的特点。接着，我们还介绍了神经编码研究中常用的研究方法及如何利用最小互信息原理和最大熵原理进行分析神经信息编码，并简单介绍了信息解码的基本方法和原理。此外，我们通过建立适当的神经元模型，用能量的方法来探讨神经信息编码的内在规则，研究神经信息与神经能量间的关系。最后，我们还研究了在耦合条件下不同网络结构的神经元的放电特性和及其能量变化情况，试图从能量方面来揭示神经元集群活动时神经编码的信息表现规律。