忆阻器具有类神经突触的非线性电学特性,是模拟突触可塑性的理想电路元件。在神经科学中,可利用忆阻性突触权重代替电阻性突触权重实现神经元的可变连接权重,或利用忆阻器表达由外部电磁辐射或神经元内部膜电位诱发的电磁感应模拟实际电生理环境下神经元的复杂动力学效应。受此启发,本文以Hopfield神经网络(HNN)为对象,研究了激活梯度和忆阻电磁感应的动力学效应。首先,研究了HNN激活梯度的动力学效应。神经元对外界刺激的响应速度快慢在数学上表现为激活梯度取值的大小,由此提出了激活梯度HNN模型。利用分岔图、有限时间Lyapunov指数谱、吸引盆和动力学地图等数值仿真手段,揭示了由激活梯度所引发的HNN模型的分岔、共存对称吸引子等动力学效应,并由硬件实验验证了数值仿真的正确性。其次,研究了HNN的两类忆阻电磁感应效应,即理想忆阻和非理想忆阻的电磁感应效应。当HNN具有标准的激活梯度时,HNN中两个相互连接的神经元之间存在的膜电位差会诱发电磁感应流,其作用可等效为连接两个神经元的磁控忆阻器上产生的双向感应电流。基于此,本文相继提出了理想忆阻和非理想忆阻电磁感应HNN模型。理想忆阻电磁感应HNN模型具有线平衡点,其稳定性受忆阻耦合强度和初始条件影响,而非理想忆阻电磁感应HNN模型具有确定平衡点,随着忆阻耦合强度的增加,平衡点的数量会增加且其稳定性有着复杂的演化。利用多种数值仿真手段揭示了两类忆阻的电磁感应效应,即由初始条件诱发的共存模式,最后设计模拟硬件电路验证数值仿真结果。