随着人工智能的蓬勃发展,对低功耗、高速信息处理的需求日益增长。传统冯·诺依曼计算体系的结构缺陷日益突出,难以满足现有需求。受大脑启发,由忆阻器组成的人工神经网络具有低功耗、高算力的优势。然而,传统刚性材料生物相容性差且难与皮肤组织贴合,导致忆阻器与生物系统兼容性差,限制其在可穿戴仿生系统中的发展。基于生物材料的仿生忆阻器具有柔性生物相容等优点,为实现高逼真突触仿生提供了有效方案。但忆阻器的实际应用仍存在可靠性差、能耗高及突触功能单一等问题。因此,迫切需要开发一种基于生物材料的高性能仿生忆阻器,以实现高效信息处理。本文围绕仿生忆阻器的可靠性、低能耗以及多重突触功能开展了一系列研究工作。控制合成了互穿网络壳聚糖电解质,建立了高可靠数字型忆阻器的构建策略;控制制备了锂离子导电壳聚糖电解质,通过器件结构设计构筑了高速、低能耗仿生忆阻器,实现了突触功能模拟;通过引入界面工程赋予忆阻器多重突触功能,发展了电压门控可调忆阻器的构筑方法,阐明了电场强度对离子运动的调控机制,通过有效地信号滤波实现了高效信息处理。利用原位水热还原法控制制备了高稳定结构的壳聚糖-还原氧化石墨烯（CS-rGO）电解质,具有由氢键和共价键组成的互穿网络结构,并证明了两者之间的共价键为酰胺键。研究了 rGO的掺杂含量对CS-rGO电解质机械性能的影响规律,阐明了互穿网络结构对材料机械性能和离子电导率的增强机制。相比CS基体,互穿网络CS-rGO抗拉强度提高了 1.84倍,室温下离子电导率提高了 2个数量级,且细胞存活率接近100%。控制制备了锂离子导电的CS-rGO-LiTFSI电解质,得到的离子电导率高于10-5·S·cm-1,实现了快速的锂离子迁移。采用控制制备的CS-rGO电解质作为活性层,设计构筑了高可靠数字型忆阻器。CS-rGO的互穿网络结构提高了金属离子输运通道的稳定性和均匀性,避免了导电细丝的随机形成,解决了忆阻器可靠性差的问题。该忆阻器实现了 100个连续循环的双极性阻态转变,6个阻态的多级存储特性,以及9.4 μW的低编程功率。此外,所制备的数字型忆阻器被证明具有形变稳定性、高生物相容性和皮肤粘附性,促进了其在可穿戴信息存储领域的应用。采用控制制备的CS-rGO-LiTFSI电解质作为锂离子导体,少层半导体相二硫化钼（MoS2）作为储锂材料,设计构筑了电解质/MoS2异质结构的低能耗仿生忆阻器,揭示了离子嵌入调制忆阻器电导转变的新机制。该器件的脉冲响应降低到10mV,具有500ns的快速开关、超低的fJ级能耗、动态特性的电稳定性以及仿生突触功能。此外,该器件能够并行处理来自多个前神经元的信号,实现了逻辑运算和时空规则,展示了在高效信息处理方面的潜力,有望应用于未来神经形态计算。在壳聚糖电解质/MoS2结构仿生忆阻器的基础上,引入Nafion 阳离子交换膜作为界面层,设计构筑了电解质/Nafion/MoS2多重突触功能的仿生忆阻器。利用界面工程调制了电场下的离子输运行为,建立了忆阻器基滤波器的构筑方法,实现了电压门控可调的阻变特性、单极电压依赖可塑性（SVDP）等多重突触功能。研制7×7忆阻器阵列模拟人类视觉识别系统,器件的单极SVDP行为融合了突触权重的增强与抑制,导致目标像素与非通路像素对比度高达7.0。由此可见,仿生忆阻器的单极SVDP行为在信号滤波过程中发挥了关键作用,多重突触仿生功能的开发为忆阻器在高效信息处理中的应用提供了新思路。