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近年来，忆阻器作为电阻、电容和电感之外的第四种电路基元，因其结构简单、速度快、能耗低，与CMOS工艺兼容，在信息存储、逻辑运算和神经形态运算方面表现出了明显的优势，目前已经成为材料、信息和硬件人工智能领域的研究热点。用于信息存储和神经形态运算领域的忆阻器的性能要求不同：用于信息存储的忆阻器需要电阻变化率大、速度快、保持性好，因此一般采用基于金属导电丝通道形成与熔断的电化学金属化机制（Electrochemical Metallization Mechanism，ECM）忆阻器，ECM一般表现为数字型阻变行为（Digital resistive switching，DRS）；而用于神经形态运算的忆阻器则需要器件的电阻态连续可调，即需要器件表现为模拟型阻变行为（Analog resistive switching，ARS），一般界面势垒调控的化学价变价体系（Valency Change Memory effect，VCM）忆阻器表现为ARS。 一般而言，与ECM忆阻器相比，VCM忆阻器的操作电压高能耗高。为了降低VCM忆阻器的操作电压和能耗，本论文在VCM忆阻器中引入ECM忆阻器中的活性Cu离子，制备出了操作电压低并具有ARS阻变行为的金属-氧化物共混材料体系，为实现低功耗的神经运算提供了材料与器件基础。主要研究内容如下： 1.针对Cu∶SiO2和Cu∶Ta2O5共混材料体系，本论文系统研究了金属掺杂浓度和电极材料对共混体系忆阻器性能的影响，制备出了具有阈值转变特性的共掺杂器件；2.研究了Metal/Ta2O5/CuO/Pt叠层忆阻器，发现在Ag/Ta2O5/CuO/Pt器件制备过程中金属Ag颗粒扩散进入Ta2O5层形成Ag∶Ta2O5共混层，在Ta2O5/CuO界面形成Ag点接触界面，在点接触界面电子的捕获与去捕获使器件表现出低功耗和易失性的连续可调阻变性能，可用于神经形态运算。