大脑如何对外部信息进行编码是神经科学领域中一个重要的研究课题。从本质上看,大脑各种高级功能实现的根本在于神经系统强大的信息处理能力,而信息处理的本质是神经信息编码。对神经系统信息编码的研究是探索大脑信息处理机制的根本。本文基于对大脑神经网络的简化、抽象和模拟构建了一定规模的突触可塑性脉冲神经网络,采用平均频率编码方法和峰电位间隔(Inter-spike Interval,ISI)编码方法对外加刺激下网络的信息编码特性进行了研究,并在此基础上对网络在不同外加刺激下信息编码的特异性进行了分析。本文旨在对不同外加刺激下神经网络动态行为的特异性进行探索,为神经网络信息处理机制的研究提供实验依据。主要工作如下:(1)以外加电流的方式分别对网络施加高斯白噪声刺激和方波脉冲刺激,并对网络的信息编码特性进行仿真分析。研究结果表明,高斯白噪声电流刺激下,网络中神经元的放电变得不均匀,神经元之间放电的同步性变差。方波脉冲电流刺激下,网络中神经元的放电在刺激作用时段变得密集,刺激结束后神经元的放电逐渐恢复到刺激前的状态。(2)对网络分别施加交流电场刺激和交流磁场刺激,并对网络的信息编码特性进行仿真分析。研究结果表明,交流电场刺激或交流磁场刺激下,网络中神经元在仿真的某些时段放电变得密集,整体的放电呈增多趋势。(3)对神经元损伤情况下,网络的信息编码特性进行仿真分析。研究结果表明,网络在部分神经元损伤的情况下,网络中未损伤神经元在仿真的某些时段内放电变得稀疏,整体的放电呈减少趋势。(4)对网络在几种不同外加刺激下的信息编码进行了对比性分析。分析结果表明,网络在不同种类的外加刺激下具有不同的信息编码特性,表现为不同种类外加刺激下动态行为的特异性。