储备池计算是一种新兴的信息处理方法,主要基于对递归神经网络的改进,因其独特的动态特性及简单的训练方式,在诸多领域得到成功应用。而混沌储备池计算进一步简化了储备池计算系统,并由于混沌信号对初始条件的敏感性及高带宽等特性,使混沌储备池计算具备更强大的信息处理能力。光电反馈混沌系统是实现混沌储备池计算的方式之一,处理速度快、低干扰、低功耗、且硬件结构简单易实现。因此,本论文对光电反馈混沌储备池计算及其手写数字识别和光分组头识别等,进行了深入地理论仿真和实验研究,具体完成如下工作。(1)提出了利用光电反馈混沌储备池计算实现手写数字识别的方法,仿真实现了0-9十个手写数字的识别,分析了系统的反馈系数、输入增益、延迟时间和储备池虚拟节点数等参数对识别效果的影响,得到了系统参数的最优值。(2)提出了利用光电反馈混沌储备池计算实现光分组头识别的方法,仿真实现了3bit至32bit光分组头的识别,优化了系统参数,讨论了系统的抗噪声性能。(3)搭建了光电反馈混沌储备池计算实验系统,实现了3 bit光分组头的识别,验证了光电反馈储备池计算识别光分组头的可行性,同时分析了反馈强度和调制器偏置电压等系统参数对实验识别结果的影响。