大脑是人体最为复杂的系统，不同神经元和神经元网络是实现复杂脑功能的基础，信息在神经元及神经元网络中的检测和传导是神经科学中的一个重要问题。因此，本论文旨在通过构建外部刺激作用下的网络模型，包括前馈神经元网络、皮层随机神经元网络以及海马电阻网络，揭示外部刺激下，神经元网络神经编码的传导特性及共振等特性，进一步分析如何基于这些特性利用外部刺激对神经信息传导进行调控。本文首先构建了不同神经元模型组成的前馈神经元网络，分析网络中信息传导的基本规律。噪声在神经系统中是普遍存在的，其对神经系统中很多层面都会产生影响。研究发现，噪声对多层前馈神经元网络中的弱输入信号传导能力有增强作用，噪声诱导的随机共振成为弱信息的检测和传导的可能机制。从高频周期刺激信号模拟噪声环境所引发的振动共振研究中发现，前馈神经元网络中存在最优的高频刺激的幅值和频率使振动共振现象最为显著。通过分析网络参数对前馈神经元网络共振特性的影响，发现连接概率、突触时间常数、异质性等对微弱信息检测和传导产生一定的影响。其次，本文采用Izhikevich神经元模型构建了外部刺激作用下的皮层随机神经元网络模型，从振动共振的角度研究外部刺激作用下网络的同步和共振特性，以及突触可塑性对网络结构和功能的作用规律。研究发现，高频刺激能够提高网络中弱信号的传导能力，网络的特性包括网络规模、突触连接概率以及突触权重等能够调节弱信号的传导。可塑性是与神经元网络学习相关的重要特性，通过对外部刺激下网络的放电规律进行分析发现，在没有外加交流刺激时，学习结束时网络表现出不相关的泊松放电行为。但是，当网络处于外加交流刺激时，学习过程结束时网络则表现出自激节律放电活动。此外，可塑性的存在使外部刺激的效果累积，即使是微小的改变也能积累产生明显的效果。最后，本论文建立了外部刺激作用下的海马CA3区椎体神经元两房室PR模型及相应的PR电阻耦合网络模型。研究发现，外部刺激参数不同时，单个神经元出现无放电、周期放电及无规则放电等放电模式。对网络同步特性研究结果表明，外部刺激能改变海马CA3区神经元网络的同步状态。本文基于同步和共振以突触可塑性研究了外部刺激下神经元网络信息的检测与传导，得到了高频刺激、噪声以及网络结构等对信息的检测与传导的影响规律。本文的研究成果为神经信息编码的调控方法及装置的研究提供了理论基础。