神经接口是神经系统与外界物理设备进行信息交互的关键器件，利用光、电、磁、声等多种模态信息的融合，以神经信息增强的形式，可对大脑网络进行高时空精度的神经动力学分析，植入式多模态神经接口在神经科学基础研究、神经疾病的生物光电子诊疗、脑机融合与交互等前沿领域中具有重要应用。首先介绍了最新基于光学方法和电生理技术的多模态神经记录和调控原理，接着回顾了光电神经探针研究进展，并归纳了光学成像和记录及电生理记录等多种模态神经数据分析处理的一般方法，最后对植入式多模态神经接口进行总结，展望了该领域当前面临的挑战和未来的发展趋势。

为获得具有模糊规则自适应约简性能和较好的泛化性能的TSK分类器, 本文提出了一种结合模糊(C+P)均值聚类(FCPM)算法和SP-V-支持向量机(SVM)分类算法来构建TSK(Takagi-Sugeno-Kang)分类器的方法。该方法首先用FCPM聚类算法对训练数据进行聚类; 然后根据聚类结果确定TSK分类器的模糊规则前件中的高斯隶属度函数的中心和宽度参数; 最后采用成组稀疏约束SP-V-SVM算法对模糊规则后件参数进行学习, 该算法不仅改善了系统的泛化性能, 还使系统具有模糊规则自适应约简功能, 使得系统更为紧凑。与相关算法在UCI和IDA标准数据集分类实验中的模糊规则数和分类性能对比表明：用提出的分类算法所构造的TSK分类器不仅具有较好的分类性能, 而且模糊规则数少, 有利于构建更为紧凑的模糊分类系统。