近年来随着神经生物学的发展,人们对脑的研究越来越深入.人体的活动是通过大脑中的多种系统控制的,而其中的神经系统则起到了主导作用,因此对其研究具有必要性.神经元作为神经系统的基本功能单位,其活动不是单独进行的,是系统中大量的神经元通过复杂的联系而耦合在一起共同完成神经信息的整合,编码,输出等一系列生命过程的.本文我们研究了神经元网络的整体行为.作为神经动力学行为之一的随机共振在神经生命活动中起到了重要的作用,如在猫的皮层的神经元集群的试验中观察到了随机自共振现象,而且也有实验表明随机自共振对猫的传导编码有促进作用[1].另外,在噪声的条件下利用随机共振可以检测出弱信号等.基于以上随机共振及噪声的重要作用,因此本文研究了内部离子通道噪声,外部突触噪声及周期信号对神经元网络时空相干性的影响,揭示了其内在的活动机制,并进一步研究了网络拓扑对神经元集群活动的影响.本文的研究内容：两种方法模拟随机的Hodgkin-Huxley方程中离子通道的动力学.1.用Gillespie算法模拟了离子通道的动力学,分别从通道噪声,外部突触噪声及拓扑结构等方面对神经元网络进行了动力学分析,发现仅有外部突触噪声或者仅有通道噪声时神经元网络均能发生随机共振现象,当两种噪声共存时也有随机共振现象发生.同时对比了两种噪声的作用,在较为稀疏的网络里,发现合适强度的外部突触噪声在诱导产生随机共振方面的作用要优于两种噪声共存时的作用.2.我们用Langevin方程近似模拟离子通道动力学,研究了在电耦合的网络中加入周期信号对网络时空相干性的影响,结果表明周期信号确实能诱发网络产生相干共振,当固定通道噪声的强度时发现存在三个频段的周期信号使得网络的相干性达到最大.