近年来,随着神经元网络研究的发展,科学家们普遍认为神经元网络是复杂网络,实验给出了在一定初始培养密度下突触数目的饱和时间,同时也有理论表明形成突触的神经元之间的距离呈幂律分布。在本文中,我们用复杂网络的思路研究了大脑神经元网络的生长发育过程。第一章,简要回顾复杂网络、大脑神经元网络及大脑功能网络的背景知识。第二章,以日本科学家的体外培养神经元实验为基础,依据神经元的基本生物特征,我们建立神经元网络生长发育模型,模拟不同初始培养密度和不同培养尺寸下神经元网络的性质与特点。第三章,模拟结果表明,我们的模型成功再现了体外培养条件下神经元网络生长过程。模拟所得到的突触数目饱和时间与体外条件下培养实验结果基本一致。同时,神经元密度随时间而减小,最终趋于稳定值。我们找到了突触数目饱和时间与体外条件下培养实验结果基本一致所要求的参数条件。我们模拟得出的结果是:(1)神经元密度随培养时间下降,达到一定天数后,密度将趋于稳定不变;(2)神经元之间突触数目随培养时间增加,之后达到饱和,并且饱和时间与实验观测结果基本吻合;(3)对形成突触的神经元之间的距离进行统计分析,发现在体外生长情况下,在能与实验突触饱和时间相吻合的参数范围内,并没有发现Karbowski所预言的幂律距离分布,而是发现了指数衰减的距离分布规律。其中,(1)和(2)所得的结果与实验中所得到的结论相一致,第(3)条结果期望在未来的生物实验中得到验证。第四章,对全文进行了总结,对当前模型不足之处做出了分析。