本文主要研究了有界噪声和时间延迟反馈诱导耦合神经元的同步现象。论文首先阐述了统计物理中随机动力学的基本理论和处理方法。其次介绍了研究中所用到的F-N模型和一些物理概念。最后利用F-N模型研究了有界噪声和非线性时间延迟反馈诱导耦合神经元的同步现象。我们把非线性时间延迟反馈和有界噪声引入到了F-N模型中,这样做的优点除了有界噪声比白噪声更贴切实际的这个事实而外,时间延迟反馈和有界噪声的这种组合目前还没有被应用到同步控制的研究中,这是本文的一个创新点。延迟时间和有界噪声的关联时间都会影响振荡的时间序列,从而影响振荡之间的同步性,因此延迟时间和噪声关联时间的相互作用将是这篇文章将要讨论的中心问题为了更好地理解有界噪声的作用,我们首先研究了不加控制项由有界噪声驱动的F-N系统,了解到有界噪声强度A和耦合强度C会对时间序列造成影响。在此基础上,我们再把研究拓展到引入控制项由有界噪声驱动F-N系统上,并且主要研究有界噪声关联时间τc和延迟时间τd对两个神经元振荡之间同步效应的影响,最后再比较白噪声和有界噪声作为驱动力的结果。研究中发现当τc≈1时相同步和频率同步会出现交叉,即它们随着τc的增加图形趋势会出现差异,这种差异性随着会随着τc的增加而增强,随着有界噪声关联时间τc逐渐增加,相同步和频率同步会随之减小而被抑制。在研究延迟时间τd对同步性的影响中发现了两种同步性都会被增强或抑制。以有界噪声作为驱动力来研究两个耦合神经元的同步性是本文的创新之处,在同样的参数条件下我们研究发现以白噪声作为驱动力时两个耦合系统的同步性几乎没有受到影响,但是以有界噪声作为驱动力时两个耦合系统的同步性在延迟时间τd≈2时受到了明显的抑制,这种抑制效应随着耦合强度C的增强而逐渐减弱,直到耦合强度大到一定时(C=0.6)这种效应就会消失而同步性也达到最大值1。