在大脑接收到的海量信息中，80%以上的信息需要通过视觉系统的处理，而初级视觉皮层是视觉系统处理外界刺激信息的必经区域。对视觉系统信息处理机制的研究是当前控制科学、智能科学、计算机科学、神经科学等学科共同关注的重大课题。为了研究初级视觉皮层的信息处理方式，迫切需要建立外部刺激与初级视觉皮层神经元发放响应之间的模型，该研究对于进一步理解V1区神经元信息处理机制，建立优质、高效的人工视觉处理系统都具有重要的意义。论文在传统LNP模型的基础上，结合V1区神经元的稀疏响应机制和不应期特性，构建了基于稀疏性的初级视皮层神经元发放模型。考虑神经网络的小世界特性，进而构建了基于稀疏-小世界网络的初级视皮层神经元集群发放模型。主要工作包括以下几个方面：（1）初级视皮层神经元发放模型的基本框架。基于影响神经元发放活动的三重主要因素，给出大鼠V1区神经元发放模型的基本框架。介绍了大鼠V1区神经元的发放机制及其建模方法，验证了初级视皮层的小世界网络特性，最后给出模型的参数拟合方法。（2）基于稀疏性的初级视皮层神经元发放模型。基于神经系统稀疏响应特性，在模型的基本框架的基础上，构建了基于稀疏性的初级视皮层神经元发放模型。利用该模型预测重复光栅刺激下大鼠初级视皮层神经元的响应序列。（3）基于稀疏-小世界的初级视皮层神经元集群发放模型。在基于稀疏性的V1区神经元发放模型的基础上，引入小世界网络优化结构，构建了基于稀疏-小世界网络的初级视皮层神经元集群发放模型。利用该模型预测重复光栅刺激下大鼠V1区神经元响应序列及单次光栅刺激下神经元及神经集群的响应发放率，对模型优化结构的影响作用进行了研究。