近年来,忆阻器作为一种新兴的电子元件得到了研究者的广泛关注,成为了当下构建神经形态网络的潜在候选者。在传输机理方面,忆阻器阻值能够被施加的电压或电流连续的调节,这与生物突触具有高度的相似性。而在形态结构方面,忆阻器以其纳米尺寸量级、易集成等优势在神经突触仿生领域有着巨大的潜在应用价值。然而目前利用忆阻器模拟神经突触尚处于初级发展阶段,有限的物理模型、不明确的物理机制限制了其进一步的发展。而构建多功能突触器件,模拟更复杂、更多样的突触学习功能,也是当下忆阻神经形态网络发展的必经之路。在本论文中,我们提出了一种新的忆阻模型,构建了基于WOx材料的忆阻器件,同时深入探究了器件运行机制,实现了神经突触功能模拟,并开发其在模式识别及柔性可贴覆方面的应用。具体内容如下:忆阻模型及器件构筑。我们提出了一种基于肖特基势垒宽度调节的忆阻模型:在电场作用下,薄膜中氧离子发生迁移,改变了势垒区氧空位浓度,调节了耗尽层区的宽度,进而改变器件电阻。依照该模型,我们构筑了基于WOx材料的忆阻器件,不仅获得了电阻可被连续调节的忆阻行为,还实现了对电容的记忆。进一步地,通过构筑不同肖特基接触类型的器件和氩气离子反溅薄膜表面两种方法证实了忆阻行为来源于势垒宽度的调节;而温度依赖的二阶动态过程证实了器件电阻变化的物理机制为氧离子的迁移和扩散。突触学习功能模拟。基于构筑的WOx忆阻器件,我们实现了多种重要的突触学习和记忆功能,包括非线性特性、经验式学习、和长/短时可塑性。以这些功能为基础,我们进一步实现了更加复杂的学习行为,包括非联合和联合式学习。依靠二阶忆阻器的频率依赖特性,我们设计了基于时序叠加的刺激方式,不仅获得了联合式学习和遗忘行为,还再现了联合式学习中的刺激时间间隔依赖的生理学过程。这些功能的实现证实该忆阻器具备模拟神经突触的能力,为未来构筑忆阻神经网络提供一个可靠的选择。模式识别应用研究。我们在阻值连续可调的WOx忆阻器中实现了模式识别功能,识别出了高精确度的人脸图像,其和输入图像误差在5%以内。进一步地,我们在该忆阻器中同时获得了模拟型阻变行为和数字型阻变行为,并对比了两者在模式学习功能应用的差异性:模拟型器件由于其阻态变化连续、波动小,获得的模式识别精度高;数字型器件由于其阻态变化离散、波动大,获得的模式识别速率高。该结果在同一器件中获得了不同的学习行为模式为实现突触学习的多样性奠定了基础。柔性可贴覆应用研究。我们提出了一种适合于无机氧化物材料忆阻器的可转移方法。通过水溶氯化钠过渡层,制备出了WOx基柔性可转移器件。转移到柔性衬底上的器件经过大角度、多次数的弯折后仍具有和初始器件一致的忆阻特性。进一步,通过该方法我们成功地将器件贴覆到了各种非传统衬底上,而器件依然具备模拟突触的能力。该结果为将来神经形态计算机应用于柔性可贴覆领域打下了基础。