本文首先运用相变原理，改进了神经振子群的一般模型。改进后的模型突出了高阶耦合在模型中的作用。研究了外刺激和噪声共同作用下，高阶耦合神经振子群的活动。通过考察高阶耦合条件下的平均数密度的动态演化，分析了神经振子群的动力学特性。　　 研究结果表明，在高阶耦合条件下，当平均数密度的初始条件与高阶耦合项同阶或者当外刺激的谐波项含有与高阶耦合项同阶项的时候，高阶耦合的作用能够维持神经振子群已形成的多簇同期化状态。所成簇个数与耦合阶数一一对应。否则，高阶耦合的作用将不能维持稳定的多簇同期化运动。刺激条件下的具有高阶耦合的相位神经编码及其演化，是由刺激项和耦合的神经结构所决定的，编码效果是耦合和刺激共同作用的结果。　　 然后，对高阶耦合进行进一步研究。根据生物神经元的实际特性，将模型改进为耦合随时间变化的高阶耦合模型。　　 对修正后的模型进行的数值模拟结果表明，在没有外刺激的作用下，可变耦合可以引起神经振子群在不同簇状态之间的转移。并且，可变耦合所引起的同期化现象之间的过渡过程中间，可以允许一段完全非同期化现象存在。然而经过一段完全非同期化状态之后，神经振子群仍然能在与初始条件不同阶的耦合项的作用下，再次进入新的同期化状态。　　 本文的研究结果不仅揭示了很多神经振子群活动的动力学特性。而且由于生物神经元编码很可能是由簇的个数与结构，以及簇状态间的相互转化方式所确定的。所以本文在生物学意义上，为神经编码原理的解释提供了一些新的理论支持和数学依据。