在现代脑神经领域,大脑中神经元之间的信息传递和相互协作的研究是最大的挑战之一,而建立能够刻画大脑神经元之间的各种电活动行为的模型是进一步研究神经网络中神经元之间的协同作用的基础。从二十世纪初至今,很多生物学家和数学家提出了许多神经元模型,有Hogukin-Huxley(HH)、Fitzhugh-Nagumo(FHN)、Wilson-Cowan(WC)、Hindmarsh-Rose(HR)等模型,但是各神经元模型不尽相同,各有优劣。本文选择的模型为HR神经元模型,这是因为它可以很好地描述生物细胞的多种放电特性,而且数学方程描述相对简单,便于在计算机上建模仿真,从而电路模型更易于实现。在现实世界中,人们对同步现象的分析已经有较长的研究历史。近年来,人们也逐渐开始关注网络结构对同步行为的影响。近期的网络科学研究揭示了网络的拓扑敏感性对网络节点的集体动力学行为的影响,即改变给出的具有对称性网络的连边数或者连边的权重,都可以改变网络的集体动力学行为。除此之外,还可以通过构建简单的小网络来控制复杂网络,从而改变复杂网络节点的集体动力学行为。本文主要研究的是HR神经元电路处于混沌态时,耦合网络中振子的同步问题。首先,通过Multisim12.0电路仿真软件搭建电路,实现同步斑图的控制;其次,建立相应的电路模型;最后,通过改变网络结构或者网络的拓扑对称性以及利用简单小网络来控制复杂网络,实现了多个混沌振子同步的现象。本论文中,我们利用电阻、电容、模拟乘法器和集成运算放大器等电路元器件设计了HR神经元电路模型和耦合电路模型,这会在第二章详细介绍。同时,在第三章和第四章会给出简单的网络结构,通过改变网络连边和利用简单的控制网络,来实现集体的同步行为,这一结果为大规模神经元电路集成奠定了基础。