最近十几年以来,很多研究人员对忆阻器进行了研究,特别是在忆阻器的建模、应用和仿真上面有很多研究成果。目前,国内在忆阻器上面的研究也获得了很多成就,取得了可观的研究成果,不过与世界先进水平相比还有一定的差距,现阶段忆阻器的研究模型比较单一,主要使用的是HP公司提供的非线性模型,对于其他类型的忆阻器国内对相关的制造、仿真建模等方面都存在很大的差距。本文对忆阻器相关数学模型和电路进行了建模分析,分析其电路特性,并基于忆阻器的模型,研究忆阻器的耦合结构和其电路的特性,利用忆阻器而及其耦合电路特性,在其基础上,设计突触电路。论文对忆阻器的模型进行了研究,其中包括惠普忆阻器和指数型忆阻器模型。基于matlab的环境下,对忆阻器的本身的特性以及对受到外界参数变化的影响进行了研究和仿真,研究了忆阻器受外界参数变化的影响,主要研究了忆阻器在受到不同的外界信号激励时所表现的特性。基于脉冲激励的作用,研究了忆阻器的边界效应。通过窗函数对忆阻器的模型进行修正分析,通过对窗函数的调整实现对忆阻器的差异化修正。在PSPICE环境下搭建了忆阻器的模拟电路,并且进行仿真分析。对忆阻器受控源模型进行了研究和仿真,并在忆阻器受控源模型的基础上研究了忆阻器的耦合特性,分别对忆阻器耦合的几种形式进行了研究,研究了忆阻器耦合电路的特性,研究了基于忆阻器耦合电路的应用电路,改进了忆阻器桥式电路。论文研究了基于机器学习的STDP学习机制,对忆阻器进行了STDP分析,对通过对忆阻器耦合电路的分析进一步研究忆阻器用于突触的形式和状态,设计了基于忆阻器及其耦合电路的桥式和反串联结合的突触电路结构,研究和分析了突触电路的动态特性及其优缺点,对突触电路应用于神经网络中的STDP特性进行了研究和分析,提出和设计了一种可以适应更多的应用场景的基于忆阻器的用于神经网络中突触的电路结构。对于电路的设计和应用的研究离不开电路性能和电路结构的分析,本文突触电路结构具有更高的电路自由度和更灵活的电路工作模式,同时拥有更复杂的电路结构和更高的电路资源要求。