本文主要研究了自突触和内噪声作用下神经元网络的动力学行为。首先,研究内噪声和时滞对神经元网络中自突触自反馈活动诱导的动力学行为的影响。研究发现:1、在时滞Newman–Watts(NW)小世界Hodgkin–Huxley(HH)神经元网络中,化学自突触自反馈时滞可以使神经元放电行为出现多次同步转迁,这种转迁行为会随着自突触自反馈强度的增加而增强。并且存在一个最佳的网络耦合时滞和耦合强度使自反馈时滞诱导的多次同步转迁现象变得最强。同时,自突触活动会影响网络耦合时滞诱导的同步转迁,存在最佳的自突触自反馈时滞使这种同步转迁变得最强。这说明自突触的时滞自反馈活动可以间歇性的增强或减弱神经元网络的同步状态,能有效调控神经元放电行为使之出现同步性变化。这些发现帮我们找到了神经系统中自突触活动对信息的传递和处理的潜在影响。2、在内噪声影响下的NW小世界HH神经元网络中,化学自突触自反馈时滞能够使神经元放电活动出现多次同步转迁以及相干共振(coherence resonance,CR)现象,并且周期性与同步性存在对应关系。自突触自反馈时滞诱导的多次CR以及同步转迁现象随着自突触自反馈强度增加而增强。存在最佳的的内噪声强度、网络随机连接概率以及网络耦合强度使多次同步转迁现象变得最强,多次CR现象随着内噪声强度的减弱而增强,并且也会随着网络随机连接概率以及网络耦合强度的增加而增强。这说明,在内噪声影响下,自突触活动对神经元网络动力学行为作用显著,因此在神经系统中会影响信息处理的时间精确性以及信息的编码。其次,研究内噪声作用下时滞神经元网络中的动力学行为,研究发现:在随机NW小世界HH时滞神经元网络中,中等大小强度的内噪声影响下,网络耦合时滞能够使神经元放电行为出现多次同步转迁,并且存在一个内噪声强度的最佳值使这种转迁行为变得最强。当网络耦合时滞固定时,内噪声强度的变化同样会使神经元的放电行为出现多次同步转迁,这种转迁行为只有在时滞的值处于出现同步转迁的时滞的范围内才会发生。并且,存在一个最佳的网络耦合强度和网络随机连接概率使内噪声诱导的同步转迁现象变得最强。这说明,内噪声能够有效调控神经元放电活动的同步性变化。这些发现让我们了解了内噪声对大脑正常或病理性的功能活动的影响以及在神经系统中对信息的传递和处理的作用。最后研究依赖于放电时间可塑性(spike-timing-dependent plasticity,STDP)自适应神经元网络中内噪声以及时滞作用下神经元网络动力学行为。研究发现:1、在STDP自适应耦合影响下的NW小世界HH神经元网络中,自突触自反馈时滞诱导的多次同步转迁现象会随着STDP调节率的变化而变化,存在一个最佳的调节率使同步转迁变得最强。2、在STDP自适应耦合影响下的NW小世界HH神经元网络中,网络耦合时滞诱导的多次同步转迁现象会随着STDP调节率的变化而变化,存在一个最佳的调节率使同步转迁变得最强。3、在STDP自适应耦合影响下的随机NW小世界HH神经元网络中,内噪声能诱导CR现象,且相比固定耦合情况CR强度减弱。随着STDP调节率的增加内噪声诱导的CR强度减弱,并且出现CR的内噪声值减小。这些现象说明,STDP自适应耦合对自突触和内噪声诱导的神经元网络动力学行为具有重要影响,因此,它在神经体系信息处理和传递中发挥了重要作用。