大脑作为一个高度复杂精密的多层次非线性系统,其对神经信息的处理过程涉及到多个层次以及多个区域的相互耦合与共同协作,而不仅仅只依赖于少数几个神经元的神经活动。然而目前由大量神经元构成的结构性神经系统的信息处理机制以及功能性神经系统实现其认知功能的潜在机理仍尚未知晓。本文将基于这两个问题来展开课题,首先从能量的角度来研究结构性神经网络的同步性放电活动,然后通过建模去实现特定的功能性神经网络(嗅觉神经网络)的认知功能。本文首先基于Hodgkin-Huxley模型去构建简单的全连接结构性神经网络,对局部皮层网络的同步性放电活动进行仿真,并利用能量编码理论提出了负能量比这样的能量指标去衡量网络振荡的同步性,并详细探究了网络放电活动同步性与网络参数(包括网络规模,耦合强度,兴奋传递时滞)以及神经能量这三者之间的关系。之后,本文又基于嗅觉系统中神经元的电生理特性以及解剖学上各个组织的连接结构,构建了包含嗅球与嗅皮层的功能性嗅觉网络模型,对其在外界气味刺激下的发放模式进行仿真。此外还提出了基于神经元spike序列的核函数,并利用核聚类算法(包括层次聚类和模糊聚类)对网络的发放模式进行聚类,从而实现模型对纯气味刺激的识别以及对混合气味刺激中气味成分的判别。本文的研究工作将有助于理解神经系统中的信息处理机制以及神经能量编码规律,同时也为嗅觉系统其认知功能的潜在机理的研究提供了基础。