本文提出了一种新的随机非线性相变动力学模型，描述具有随机振幅的神经振子集团的相变动力学行为，并首次得到三维空间上平均数密度随时间的演化过程，即动态的神经编码。又考虑到神经振子集团可能同时受到不同的刺激，神经振子具有不同的振幅极限环与特征频率，提出了描述具有不同相位的神经振子集团的动力学特性的随机非线性模型。 本文从理论分析出发，利用数值分析得到了一些有意义的结论，具体有以下几点：1.验证了Tass关于具有确定性振幅时振幅为振幅极限环1的假设是合理的，但是会损失神经元的部分编码信息，特别是初始阶段的演化信息。2.刺激强度的大小对突触可塑性的改变起着相当重要的作用，长时程的刺激能够改变神经元之间的耦合结构和耦合强度，亦即神经突触发生了变化，瞬时刺激只能暂时改变神经振子的耦合结构，失去刺激的神经振子在耦合作用下经过再同期化过程又恢复到原来的耦合结构，很好地解释了记忆和遗忘的动力学机制。3.大部分神经振子主导了振子群的动力学行为，解释了注意的动力学机制，当我们专注于某些使你注意的声音和图像，就会忽略次要的声音和图像，这是因为大脑皮层在同时处理所有的声觉信息和视觉信息时，受到主要的声觉和视觉刺激的神经元所发放的动作电位主导了神经集团的电活动，而受其它刺激的神经元产生的影响就不那么明显了。