近年来，因为高可扩展性（<10nm），多级可能性和低功耗（sub-pJ）等优点，忆阻器在众多电子突触设备和可降解电子设备等中脱颖而出。基于不同材料的忆阻器在不同领域的潜在应用，选择合适的材料制备忆阻器，进一步研究其阻变原理，通过各种物理参数来对器件进行优化，最终可以获得性能稳定、且更具有针对性的忆阻器。在此基础上，对忆阻器应用于此领域进行验证实验，可以为忆阻器大规模应用于神经形态计算和可降解电子器件等领域提供技术储备。本论文探索了将氮化物半导体材料忆阻器进行神经形态计算的应用，为忆阻器以后应用于硬件神经网络计算奠定了基石。同时也制备了由生物材料乳糖构成的忆阻器，并且探索了其可降解功能，包括以下内容：
　　①成功的设计并且制造了一系列基于AlN的半导体忆阻器，选择了阻变性能最好的TiN/AlN/Pt忆阻器，成功证明了其可靠且稳定的电阻转换性能。
　　②我们特别检验了此忆阻器具有长期增强和长期抑制这两个大脑突触具有的重要功能，并通过优化脉冲响应条件改善了忆阻器电导变化的线性度，获得了可用于神经形态计算仿真的对称并且线性的突触特性。
　　③使用美国国家标准技术研究院数据库中的手写识别数据集以及将忆阻器的电导作为神经网络中的突触权重，进行了手写数字识别仿真。通过结果可知，基于AlN忆阻器的神经网络获得了95％的手写数字识别准确率。
　　④为了探索由有机材料构成的忆阻器性能及其应用，我们将从牛奶中提取的α-乳糖制作成忆阻器中的固体电解质层，并且探索了α-乳糖忆阻器的能力以及适合于它的应用。该器件可以在高电阻状态和低电阻状态之间以均匀的转换电压实现可重复地转换，并具有多级存储能力。此外，将Ag/α-乳糖/ITO忆阻器器件浸入去离子水中，浸入超短时间（3秒）后，α-乳糖薄膜在去离子水中完全消失且不溶于水的Ag电极离开ITO表面并漂浮在水中。显然，随着α-乳糖薄膜的消失，电阻转换行为也将消失。
　　本论文的试验和仿真结果表明：TiN/AlN/Pt忆阻器具有可靠且稳定的电阻转换性能，且通过调节长期增强和长期抑制功能，TiN/AlN/Pt忆阻器可被用于神经形态计算。通过我们的仿真可知，基于AlN的忆阻器神经网络获得了95％的手写数字识别准确率。这意味着我们的工作表明基于AlN的忆阻器有潜力在未来的硬件神经形态系统中用作电子突触。本论文同时通过实验表明，使用生物材料乳糖制作的忆阻器也具有稳定的电阻转换性能，并具有多级存储能力。特别的是，将乳糖忆阻器浸透在水中可导致其阻变性能消失，这说明乳糖忆阻器非常适合应用为可降解电子器件，或者是可消化的生物电子设备等。